| 夸克胶子喷注的人工神经网络识别研究 |
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| 作者姓名： | 张昆实 刘连寿 |
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| 作者单位： | 华中师范大学粒子物理研究所,华中师范大学粒子物理研究所 武汉430079,长江大学物理科学与技术学院荆州434020,武汉430079 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 (10 3 75 0 2 5 ),湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目 (16),湖北省教育厅重点项目 (2 0 0 3A0 0 2 )资助~~ |
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| 摘 要： | 为了将人工神经网络用于高能物理中对喷注的分类识别,用从高能正负电子对撞的蒙特卡洛模拟中得到的不对称三喷注事件中的夸克喷注和胶子喷注的平均多重数、平均横动量和两类喷注所对的夹角的平均值作为输入BP神经网络的3个特征参量,对2?.5—2?2?.5GeV能区的8个能量间隔进行等精度的训练.用训练好的神经网络模型对不对称三喷注事件中的夸克喷注和胶子喷注样本进行检验判定,并对混合喷注样本进行分类识别.所得结果表明,有望将人工神经网络用于高能正负电子对撞产生的喷注的分类分析.
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| 关 键 词： | 人工神经网络 BP神经网络模型 模式识别 高能电子–正电子碰撞 夸克喷注 胶子喷注 |
| 收稿时间： | 2004-05-08 |
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