next up previous contents
Next: Эффективность применения нейронных сетей Up: Применение метода нейронных сетей Previous: Распределение выхода созданных нейронных   Contents

Распределение выхода созданных нейронных сетей для DØ данных и смоделированных событий

Нейронные сети использовались на конечном этапе отбора. В каждом из четырех каналов рождения использовалось 5 нейронных сетей, по числу кинематических классов фоновых процессов. Эти 5 нейронных сетей использовались как параллельные фильтры каждый из которых настроен так, чтобы пропустить сигнальные события и не пропустить фоновое событие из определенного класса фона (нейронная сеть называется по классу фона). Сети применяются, к потоку отобранных начальными обрезаниями данных, смоделированному сигналу и фону. Если событие проходит все 5 обрезаний по выходам нейронных сетей, то такое событие считалось кандидатом и участвует в вычислении ограничений на сечения. Обрезания на выходы нейронных сетей оптимизировались по критерию лучшего ограничения на сечения, при этом использовался метод наложения случайной сетки обрезаний в пространстве выходов нейронных сетей (Random Grid Search), по результатам которого выбирались оптимальные обрезания.

На рисунках 4.14- 4.21 представлены распределения выхода 20-и нейронных сетей для DØ данных и смоделированного суммарного фона и сигнала. Приведены ошибки измерений и вертикальными стрелками показаны обрезания на выход каждой сети; события с выходом большим, чем обозначенный стрелкой, проходит данную сеть на следующий этап. Распределения приведены для событий, прошедших начальные критерии отбора (Loose Cuts), и показаны распределения данных после обрезания по остальным четырем сетям (NN Cuts)

Figure 4.14: Выход нейронных сетей для DØ данных и смоделированных сигнальных и фоновых событий в $ s$-канальном рождении $ t$, в не тагированном $ e$+струи канале распада.
\begin{figure} \centerline {\protect\psfig {figure=fig9_tb_e_notag.eps,width=6.5 in}}\vspace{0.2 in} \end{figure}

Figure 4.15: Выход нейронных сетей для DØ данных и смоделированных сигнальных и фоновых событий в $ s$-канальном рождении $ t$, в тагированном $ e$+струи/$ \mu$ канале распада.
\begin{figure} \centerline {\protect\psfig {figure=fig10_tb_e_tag.eps,width=6.5 in}}\vspace{0.2 in} \end{figure}

Figure 4.16: Выход нейронных сетей для DØ данных и смоделированных сигнальных и фоновых событий в $ s$-канальном рождении $ t$, в не тагированном $ \mu$+струи канале распада.
\begin{figure} \centerline {\protect\psfig {figure=fig11_tb_m_notag.eps,width=6.5 in}}\vspace{0.2 in} \end{figure}

Figure 4.17: Выход нейронных сетей для DØ данных и смоделированных сигнальных и фоновых событий в $ s$-канальном рождении $ t$, в тагированном $ \mu$+струи/$ \mu$ канале распада.
\begin{figure} \centerline {\protect\psfig {figure=fig12_tb_m_tag.eps,width=6.5 in}}\vspace{0.2 in} \end{figure}

Figure 4.18: Выход нейронных сетей для DØ данных и смоделированных сигнальных и фоновых событий в $ t$-канальном рождении $ t$, в не тагированном $ e$+струи канале распада.
\begin{figure} \centerline {\protect\psfig {figure=fig13_tqb_e_notag.eps,width=6.5 in}}\vspace{0.2 in} \end{figure}

Figure 4.19: Выход нейронных сетей для DØ данных и смоделированных сигнальных и фоновых событий в $ t$-канальном рождении $ t$, в тагированном $ е$+струи/$ \mu$ канале распада.
\begin{figure} \centerline {\protect\psfig {figure=fig14_tqb_e_tag.eps,width=6.5 in}}\vspace{0.2 in} \end{figure}

Figure 4.20: Выход нейронных сетей для DØ данных и смоделированных сигнальных и фоновых событий в $ t$-канальном рождении $ t$, в не тагированном $ \mu$+струи канале распада.
\begin{figure} \centerline {\protect\psfig {figure=fig15_tqb_m_notag.eps,width=6.5 in}}\vspace{0.2 in} \end{figure}

Figure 4.21: Выход нейронных сетей для DØ данных и смоделированных сигнальных и фоновых событий в $ t$-канальном рождении $ t$, в тагированном $ \mu$+струи/$ \mu$ канале распада.
\begin{figure} \centerline {\protect\psfig {figure=fig16_tqb_m_tag.eps,width=6.5 in}}\vspace{0.2 in} \end{figure}