Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/49420| Название: | Оптимизация процедуры реконструкции физических событий в эксперименте NA64 |
| Авторы: | Мисютин, Роман Владимирович |
| Научный руководитель: | Дусаев, Ренат Рамильевич |
| Ключевые слова: | машинное обучение; нейронные сети; аппроксимация данных; темная материя; электромагнитный калориметр; machine learning; neural networks; curve fitting; dark matter; electromagnetic calorimetry |
| Дата публикации: | 2018 |
| Библиографическое описание: | 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. |
| Аннотация: | 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 |
| Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| TPU573578.pdf | 1,54 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.