Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/49420| Title: | Оптимизация процедуры реконструкции физических событий в эксперименте NA64 |
| Authors: | Мисютин, Роман Владимирович |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Дусаев, Ренат Рамильевич |
| Keywords: | машинное обучение; нейронные сети; аппроксимация данных; темная материя; электромагнитный калориметр; machine learning; neural networks; curve fitting; dark matter; electromagnetic calorimetry |
| Issue Date: | 2018 |
| Citation: | Мисютин Р. В. Оптимизация процедуры реконструкции физических событий в эксперименте NA64 : бакалаврская работа / Р. В. Мисютин ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. Р. Р. Дусаев. — Томск, 2018. |
| Abstract: | В работе рассматривается применение искусственных нейронных сетей для извлечения амплитудной информации по показаниям фотоприёмников сэндвичевого калориметра. Показана применимость многослойного персептрона и сверточных сетей для определения основных параметров импульса на основе модельных данных, а также выделены основные преимущества по отношению к классическому МНК The thesis is concerned on the application of artificial neural networks for the determination of the deposited energy values within the mixed electromagnetic calorimeter based on the PMT magnitude profiles. The perceptron and convolution neural networks architectures were applied. Comparing to the classical LMS outperforming results were shown. |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/49420 |
| Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| TPU573578.pdf | 1,54 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.