使用云室乳胶照相技术和神经网络实现电子/π介子分离
摘要：在由铅和核乳胶膜制成的乳胶云室（ECC）中，我们研究了一种新的电子/π子分离算法的性能。分离软件包括两部分：一个淋浴重建算法和一个神经网络，将为每个重建的淋浴分配成为电子或π子的概率。性能已经针对OPERA实验的ECC进行了研究。通过使用ECC的详细的Monte Carlo模拟对$e/pi$分离算法进行了优化，并在CERN（π子束）和DESY（电子束）上进行了实际数据测试。该算法能够在能量高于2 GeV时达到90%的电子鉴别效率，并且π子误鉴别率小于1%。
作者：L. Arrabito, D. Autiero, C. Bozza, S. Buontempo, Y. Caffari, L. Consiglio, M. Cozzi, N. D'Ambrosio, G. De Lellis, M. De Serio, F. Di Capua, D. Di Ferdinando, N. Di Marco, A. Ereditato, L. S. Esposito, S. Gagnebin, G. Giacomelli, M. Giorgini, G. Grella, M. Hauger, M. Ieva, J. Janicsko Csathy, F. Juget, I. Kreslo, I. Laktineh, A. Longhin, G. Mandrioli, A. Marotta, J. Marteau, P. Migliozzi, P. Monacelli, U. Moser, M. T. Muciaccia, A. Pastore, L. Patrizii, C. Pistillo, M. Pozzato, G. Romano, G. Rosa, A. Russo, N. Savvinov, A. Schembri, L. Scotto Lavina, S. Simone, M. Sioli, C. Sirignano, G. Sirri, P. Strolin, V. Tioukov
论文ID：physics/0701192
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2008-12-19