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一种用于RIBLL2的纵向场多次取样型电离室

唐述文 , 段利敏 , 孙志宇 , 马朋 , 鲁辰桂 , 杨贺润 , 张金霞 , 胡正国 , 徐瑚珊

为兰州第二条放射性束流线（RIBLL2）研制了一台用于ΔE测量的纵向场多次取样型电离室。利用3组分α源（239Pu为3.435MeV,241 Am为3.913MeV,244Cm为4.356MeV）对取样单元进行了测试,确定了电离室的最佳工作电压为-500V,沉积能量为3.435MeV时,取样单元的能量分辨为271.4keV（FWHM）。利用Geant4对此电离室的整体性能进行了模拟,表明可以对Z≥4的离子实现较好的粒子鉴别。

关键词: 电离室 , 能量分辨 , 粒子鉴别 , 模拟

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

基于共轭梯度优化算法的BP神经网络在高能粒子鉴别等领域中的应用

王树旺 , 路永钢 , 陈旭荣

原子核物理评论 doi:10.11804/NuclPhysRev.31.03.401

人工神经网络方法已被引入高能物理实验领域并被广泛地应用于夸克胶子喷注的鉴别、电子强子分辨、顶夸克和Higgs粒子的寻找等等。本文采用了一种改良的共轭梯度优化算法并应用于高能物理实验中粒子的鉴别。在该应用中，此算法既能实现每步迭代时在搜索方向上获得最优步长，又能避免目标函数陷入局部收敛点，从而使目标函数快速收敛，提高了算法的有效性。分析结果表明，我们改进后的BP算法显著地提高了粒子物理数据分析中的粒子鉴别能力。

关键词: BP神经网络 , 共轭梯度法 , 步长优化 , 粒子鉴别

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