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基于Bagging算法的神经网络在粒子鉴别中的应用

崔向丽 , 陈旭荣 , 喻梅凌 , 周庆国

原子核物理评论 doi:10.11804/NuclPhysRev.30.04.446

分析了神经网络方法和bagging算法在实验高能物理和核物理数据分析中的应用现状。分别对神经网络方法和bagging算法的基本原理进行了介绍。以蒙特卡罗产生器产生的夸克胶子喷注样本为例，详细讨论了神经网络方法以及bagging算法与神经网络结合对粒子鉴别中信号和背景区分问题的应用过程，并对结果进行了讨论和分析。实验结果表明，应用bagging算法后，神经网络能够较大幅度地提高实验高能物理和核物理数据分析中粒子鉴别的精度，以及能够得到较高的信噪比。

关键词: 数据分析 , bagging算法 , 粒子鉴别 , 神经网络