Počet záznamů: 1  

Hadronic tau's Identification Using Artificial Neural Network

  1. 1.
    SYSNO ASEP0405544
    Druh ASEPV - Výzkumná zpráva
    Zařazení RIVZáznam nebyl označen do RIV
    NázevHadronic tau's Identification Using Artificial Neural Network
    Tvůrce(i) Hakl, František (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
    Jiřina, Marcel (UIVT-O) SAI, RID
    Richter-Was, E. (PL)
    Vyd. údajeGeneve: Cern, 2005
    EdiceATLAS Physics Communication
    Č. sv. ediceATL-COM-PHYS-2005-044
    Poč.str.12 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.CH - Švýcarsko
    Klíč. slovamulti-variate classification ; correlation dimension ; neural network with switching units ; background rejection ; hadronic tau identification ; distribution mapping exponent
    Vědní obor RIVBA - Obecná matematika
    CEPRP-4210/69/97 GA MPO - Ministerstvo průmyslu a obchodu
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    AnotaceIn this report we discuss two different algorithms for optimization on identification of true and fake hadronic tau's. The proposed approaches are based on multi-variate type of classification. One of classifiers directly uses distribution mapping function and correlation dimension for estimations. The second classifier is a type of the neural network with switching units which successively uses clustering and thresholding (switching) procedures. Results presented in this Note confirm that, as expected, the specialiyed classifiers give better background rejection for the same identification efficiency.
    Překlad anotaceVe zprávě se diskutují dva rozdílné algoritmy pro optimalizaci identifikace reálných a chybových hadronických tau. Navržené přístupy jsou založeny na klasifikaci mnohorozměrných dat. Jeden klasifikátor používá mapovací funkci rozdělení a korelační dimensi pro klasifikaci. Druhý klasifikátor je typu neuronové sítě se spínacími jednotkami a postupně používá shlukování a prahování. Výsledky prezentované v této zprávě potvrzují očekávání, že specializované klasifikátorz dávají lepší potlačení pozadí při stejné účinnosti identifikace.
    PracovištěÚstav informatiky
    KontaktTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Rok sběru2006

Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.