| Revista: | Controle & automacao |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000315290 |
| ISSN: | 0103-1759 |
| Autores: | Damazio, Denis Oliveira1 Seixas, Jose Manoel de Soares, A.C |
| Instituciones: | 1Universidade Federal do Rio de Janeiro, Laboratorio de Processamento de Sinais, Rio de Janeiro. Brasil |
| Año: | 2003 |
| Periodo: | Nov-Dic |
| Volumen: | 14 |
| Número: | 4 |
| Paginación: | 359-367 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental |
| Resumen en inglés | A neural classifying system is developed to identify three particle classes in experimental high-energy physics. The system makes use of the extraction of principal discriminating components to obtain compactness and high classification efficiency, even identifying outsiders in experimental data sets. More than 97% of analysed events are correctly classified |
| Resumen en portugués | Um sistema classificador neuronal é desenvolvido para identificar três classes de partículas em física experimental de altas energias. O sistema usa a extração de componentes principais de discriminação para combinar compacticidade e alta eficiência de classificação, identificando, inclusive, a contaminação presente nos dados experimentais. Mais de 97% dos eventos analisados são corretamente classificados |
| Disciplinas: | Física y astronomía, Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Física de partículas y campos cuánticos, Redes neuronales artificiales, Patrones, Preprocesamiento, Partículas, Identificación |
| Keyword: | Physics and astronomy, Computer science, Particle physics and quantum fields, Artificial neural networks, Patterns, Preprocessing, Particles, Identification |
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