Number of the records: 1  

Hadronic tau's Identification Using Artificial Neural Network

  1. 1.
    SYSNO ASEP0405544
    Document TypeV - Research Report
    R&D Document TypeThe record was not marked in the RIV
    TitleHadronic tau's Identification Using Artificial Neural Network
    Author(s) Hakl, František (UIVT-O) SAI, RID, ORCID
    Jiřina, Marcel (UIVT-O) SAI, RID
    Richter-Was, E. (PL)
    Issue dataGeneve: Cern, 2005
    SeriesATLAS Physics Communication
    Series numberATL-COM-PHYS-2005-044
    Number of pages12 s.
    Languageeng - English
    CountryCH - Switzerland
    Keywordsmulti-variate classification ; correlation dimension ; neural network with switching units ; background rejection ; hadronic tau identification ; distribution mapping exponent
    Subject RIVBA - General Mathematics
    R&D ProjectsRP-4210/69/97 GA MPO - Ministry of Industry and Trade (MPO)
    CEZAV0Z10300504 - UIVT-O (2005-2011)
    AnnotationIn 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.
    Description in EnglishVe 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.
    WorkplaceInstitute of Computer Science
    ContactTereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800
    Year of Publishing2006

Number of the records: 1  

  This site uses cookies to make them easier to browse. Learn more about how we use cookies.