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人工神经元网络是受生物神经网络的结构及其对外来信息处理方式的启示而得名的。它的研究起始于40年代,但由于当初提出的单层感知器模型固有的困难在长时间内困惑着人们,使得这方面的研究工作沉寂了几十年,直至80年代末,随着多层神经元网络的提出,以及它在实际应用中显示的强大功能逐渐被人们普遍认识和接受,才重新刺激起这方面理论和应用研究的热情。 相似文献
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In reactor neutrino experiments, the analysis of time correlations between different physical events is an important task. Such analysis can help to understand the physical mechanisms of the signal and background events as well as the details of event selection and background estimation. This study investigates a "sampling and mixing" method used for producing large MC data samples for the Daya Bay reactor neutrino experiment. We designed a simple, generic mixing algorithm and generated large MC data samples for physics analysis from several samples according to their respective event rates. Basic plots based on the mixed data are shown. 相似文献
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此文讨论了非归一几率密度函数的蒙特卡罗变权重舍选抽样方法,并将其应用于低能电子偶素三光子湮灭的模拟研究,得到了正确可靠的结果,且对实验方案提出了建议。对该方法的优缺点和适用范围,以及别的一些非归一密度函数抽样方法的弱点与使用局限性进行了一些讨论。 相似文献
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在LEP/L3的τ→ρVτ极化物理分析中,用人工神经元网络法选择事例,获得了比较高的选择效率.详细研究表明,网络本身不会引入明显的系统偏差.使用在Z0能区采集到的8977个τ+τ-对事例,得到τ→ρVτ道的极化率Pτ=-0.129±0.050±0.050.本文介绍在这一工作中使用的神经网络训练方法和技巧 相似文献
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