用神经网络分辨原初宇宙线成分
文献类型：期刊论文
| 作者 | 梁化楼; 解卫; 任敬儒; 王泰杰; 戴贵亮 |
| 刊名 | 高能物理与核物理
 |
| 出版日期 | 1997 |
| 期号 | 3页码:205-210 |
| 关键词 | 神经网络 遗传算法 原初宇宙线成分 高山乳胶室 |
| 其他题名 | DISTINGUISHING PRIMARY COSMIC-RAY COMPOSITION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS |
| 通讯作者 | 梁化楼 |
| 中文摘要 | 尝试在高山乳胶室实验中用神经网络的方法区分超高能区原初宇宙线当中的质子和原子核,对模拟数据的分析结果表明,当族事例观测能量大于500TeV时,对质子和原子核的分辨率均能稳定在80%附近:而当族事例观测能量在100TeV 和500TeV 之间时,对质子和原子核的分辨率均大于70%. |
| 公开日期 | 2016-02-25 |
| 源URL | [http://ir.ihep.ac.cn/handle/311005/221542]  |
| 专题 | 高能物理研究所_多学科研究中心 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 梁化楼,解卫,任敬儒,等. 用神经网络分辨原初宇宙线成分[J]. 高能物理与核物理,1997(3):205-210. |
| APA | 梁化楼,解卫,任敬儒,王泰杰,&戴贵亮.(1997).用神经网络分辨原初宇宙线成分.高能物理与核物理(3),205-210. |
| MLA | 梁化楼,et al."用神经网络分辨原初宇宙线成分".高能物理与核物理 .3(1997):205-210. |
入库方式： OAI收割
来源：高能物理研究所
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