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用人工智能神经网络方法提高宇宙线事例分析的效率

IMPROVEMENT OF DATA ANALYSIS EFFICIENCY FOR COSMIC RAY EVENTS IN TERMS OF THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE NEURAL NETWORK
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摘要 讨论了人工智能神经网络方法在分析宇宙射线数据中的应用.用蒙特卡洛方法随机产生了14个宇宙线事例,并输入到我们的程序中,其中12个做训练样品,两个做最终检验.结果显示,事例认证百分之百正确.虽然本文中用的机制很简单,但结果非常满意. In this work, we discuss possible application of the artificial intelligence neural network method for analyzing data of cosmic ray events. With the Monte-Carlo method, 14 cosmic ray events are randomly generated and input into our program for training and detection. The result indicates that the event identification is 100% correct. Even though the mechanism employed in this work is much simplified, results are quite satisfactory.
机构地区 南开大学物理系
出处 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1999年第1期85-88,92,共5页 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Nankaiensis
基金 国家自然科学基金
关键词 人工智能 神经网络 宇宙线分析 蒙特卡罗法 artificial intelligence neural network efficiency for data analysis of cosmic ray events.
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参考文献3

共引文献2

  • 1丁林恺,马基茂,毛成生,过雅南,况浩怀,朱清棋,沈长栓,陈和生,经才骝,祝玉灿,郁忠强,盛华义,霍安祥,戴长江,庆承瑞,何祚庥,高崇寿.Kolar事例及其可能的解释[J].中国科学(A辑),1996,26(12):1138-1143.
  • 2丁林恺,马基茂,毛成生,过雅南,况浩怀,朱清棋,沈长栓,陈和生,经才骝,祝玉灿,郁忠强,盛华义,霍安祥,戴长江,庆承瑞,何祚庥,高崇寿.Kolar金矿反常双芯事例的再解释[J].中国科学(A辑),1996,26(12):1144-1147.

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