【摘 要】
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人工神经网络是一种在高能物理数据分析中广泛采用的多参量分析方法.对初级宇宙线质子和重核分辨这一具体问题,该工作建立了一个二层前馈型神经网络,并将对模拟结果分析后选7
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人工神经网络是一种在高能物理数据分析中广泛采用的多参量分析方法.对初级宇宙线质子和重核分辨这一具体问题,该工作建立了一个二层前馈型神经网络,并将对模拟结果分析后选7个对初级宇宙线成分敏感的量,作为利用人工神经网络对引起EAS事例的原初宇宙线粒子识别的特征量,分别用两种模型模拟得到的数据对神经网络进行训练的测试,得到性能稳定的网络.由神经网络对模拟和实验数据进行的分析表明,对初级宇宙线原初质子和重核的分辨,质子和重核所占比例依赖于神经网络训练所选用的模型,不同模型会导致不同的结论.
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