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多奇异数重子鉴别中信号样本统计性问题的蒙特卡洛法研究
多奇异数重子鉴别中信号样本统计性问题的蒙特卡洛法研究
来源 :长江大学学报自然科学版:理工卷 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cumtzhanglei
【摘 要】
:
为了解决多奇异数重子两步拓扑重建效率低的问题.利用人工神经网络以较高的效率来一步完成对奇异粒子的鉴别。就高维参数空间中BP神经网络对训练样本高统计量要求的问题。进行
【作 者】
:
张昆实
黄东平
肖循
【机 构】
:
长江大学物理科学与技术学院,长江大学计算机科学学院
【出 处】
:
长江大学学报自然科学版:理工卷
【发表日期】
:
2006年2期
【关键词】
:
高能碰撞
人工神经网络
多奇异数重子
鉴别效率
high energy collisions
artificial neural network
multi-s
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目(10375025),湖北省教育厅重点项目(2003A002).
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为了解决多奇异数重子两步拓扑重建效率低的问题.利用人工神经网络以较高的效率来一步完成对奇异粒子的鉴别。就高维参数空间中BP神经网络对训练样本高统计量要求的问题。进行了蒙特卡洛法研究,所得结论支持用人工神经网络鉴别多奇异数重子。
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