Počet záznamů: 1
Methods for Multidimensional Event Classification: A Case Study using Images from a Cherenkov Gamma-Ray Telescope
- 1.
SYSNO ASEP 0103275 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Článek ve WOS Název Methods for Multidimensional Event Classification: A Case Study using Images from a Cherenkov Gamma-Ray Telescope Překlad názvu Metody vícerozměrné klasifikace událostí: Aplikace na signál z teleskopu pro detekci Čerenkovova gamma záření Tvůrce(i) Bock, R.K. (DE)
Chilingarian, A. (RU)
Gaug, M. (ES)
Hakl, František (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
Hengstebeck, T. (DE)
Jiřina, Marcel (UIVT-O) SAI, RID
Klaschka, Jan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
Kotrč, Emil (UIVT-O)
Savický, Petr (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
Towers, S. (US)
Vaicilius, A. (US)
Wittek, W. (DE)Zdroj.dok. Nuclear Instruments & Methods in Physics Research Section A. - : Elsevier - ISSN 0168-9002
Roč. 516, - (2004), s. 511-528Poč.str. 18 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. NL - Nizozemsko Klíč. slova classification ; discrimination ; multivariate ; neural networks ; kerlen methods ; nearest-neighbour ; regression trees Vědní obor RIV BA - Obecná matematika CEP LN00A056 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy GA201/00/1482 GA ČR - Grantová agentura ČR LN00B096 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy UT WOS 000188083200026 EID SCOPUS 0346846461 DOI 10.1016/j.nima.2003.08.157 Anotace We present results from a case study comparing different multivariate classification methods. The input is a set of Monte Carlo data, generated and approximately triggered and pre-processed for an imaging gamma-ray Cherenkov telescope. Such data belong to two classes, originating either from incident gamma rays or caused by hadronic showers. There is only a weak discrimination between signal (gamma) and background (hadrons), making the data an excellent proving ground for classification techniques. The data and methods are described, and a comparison of the results is made. Several methods give results comparable in quality within small fluctuations, suggesting that they perform at or close to the Bayesian limit of achievable separation. Other methods give clearly inferior or inconclusive results. Some problems that this study can not address are also discussed. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2005
Počet záznamů: 1