Vi har studerat tillämpningen av olika klassificeringsalgoritmer i analysen av simulerade högenergifysikdata. Medan Neural Network-algoritmer har blivit ett standardverktyg för dataanalys, har prestandan hos andra klassiatorer som Support Vector Machines ännu inte testats i denna miljö. Vi valde två olika problem för att jämföra prestandan hos en Support Vector Machine och ett Neural Net tränas med back-propagation: taggning händelser av typen e + e − → cc och identifiering av muoner som produceras i multihadronic e + e − förintelse händelser. Artificiella Neural Networks (ANN) är ett användbart verktyg för att lösa flerdimensionella klassificeringsproblem i högenergifysik, i fall där endimensionella skärtekniker inte är tillräckliga. De används både som hårdkodat chip för mycket snabb låg nivå mönsterigenkänning i on-line triggering [1,2] och som ett statistiskt verktyg för partikel- och händelseklassificeringar i offline dataanalys. Vid analys av offlinedata krävs en Monte Carlo-simulering av fysikprocessen och detektorsvaret för att träna en ANN genom övervakad inlärning. ANN algoritmer har tillämpats framgångsrikt i klassificeringsproblem såsom gluon-jet taggning [3] och b-quark taggning [4]. De ANN-klassificerare [5] som konstruerats i detta papper har sigmoida noder. Design- och inställningsfrågor löstes genom tillämpning av praktiska erfarenhetsregler [6].
Vannerem m.fl. I REF försökte man testa SVM i denna miljö genom att använda vektorklassificerare för stöd i analysen av simulerade högenergifysikdata.
Classifying LEP data with support vector algorithms
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: High Energy Physics - Experiment', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science']}