【摘 要】
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The Monte-Carlo samples of pion,kaon and proton generated from 0.3 GeV/c to 1.2 GeV/c by the ’tester’ generator from SIMBES which are used to simulate the det
【机 构】
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Department of Physics Nankai University,Tianjin 300071,China,Department of Physics,Nankai University
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The Monte-Carlo samples of pion,kaon and proton generated from 0.3 GeV/c to 1.2 GeV/c by the ’tester’ generator from SIMBES which are used to simulate the detector of BESⅡare identified with the Bayesian neural networks(BNN).The pion identification and misidentification efficiencies are obviously better at high momentum region using BNN than the methods of X~2 analysis of dE/dX and TOF information. The kaon identification and misidentification efficiencies are obviously better from 0.3 GeV/c to 1.2 GeV/c using BNN than the methods of x~2 analysis.The proton identification and misidentification efficiencies using BNN are basically consistent with the ones of x~2 analysis.The anti-proton identification and misidentification efficiencies are better below 0.6 GeV/c using BNN than the methods of X~2 analysis.
The Monte-Carlo samples of pion, kaon and proton generated from 0.3 GeV / c to 1.2 GeV / c by the ’tester’ generator from SIMBES which are used to simulate the detector of BES II identified with the Bayesian neural networks (BNN) pion identification and misidentification efficiencies are obviously better at high momentum region using BNN than the methods of X ~ 2 analysis of dE / dX and TOF information. The kaon identification and misidentification efficiencies are obviously better from 0.3 GeV / c to 1.2 GeV / c using BNN than the methods of x ~ 2 analysis. Proton identification and misidentification efficiencies using BNN are basically consistent with the ones of x ~ 2 analysis. Anti-proton identification and misidentification efficiencies are better below 0.6 GeV / c using BNN than the methods of X ~ 2 analysis.
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