Um classificador neuronal compacto e eficiente com capacidade de identificar contaminação em dados experimentais
AUTOR(ES)
Damazio, Denis Oliveira, Seixas, José Manoel de, Soares, A. C.
FONTE
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
DATA DE PUBLICAÇÃO
2003-12
RESUMO
Um sistema classificador neuronal é desenvolvido para identificar três classes de partículas em física experimental de altas energias. O sistema usa a extração de componentes principais de discriminação para combinar compacticidade e alta eficiência de classificação, identificando, inclusive, a contaminação presente nos dados experimentais. Mais de 97% dos eventos analisados são corretamente classificados.
ASSUNTO(S)
redes neurais reconhecimento de padrões pré-processamento
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