BESⅢμ子鉴别器μ,π鉴别的研究

• 作者: 冒亚军 尤郑昀 张家文
• 来源期刊: 高能物理与核物理
• 学科: 物理学
• 关键词: BESⅢ PYTHIA Geant3 粒子鉴别 神经网络方法
• 年，卷（期）: 2004,（9）
• 所属期刊栏目: 探测器与实验方法
• 页码范围: 977-981
• 页数: 5页
• 分类号: O4
• 字数: 4048字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3052.2004.09.014

摘要

用事件产生软件PYTHIA模拟了τ粲能区正负电子对撞的各反应道,得到各反应道产生末态μ子的截面和动量分布.用模拟软件Geant3对BESⅢ的μ子鉴别器进行了模拟.对动量为0.5GeV/c以上的μ子和π介子的模拟数据,用BP神经网络方法和Fisher判别方法进行μ,π鉴别.BP神经网络具有非线性的模式识别能力,其μ,π鉴别效果显著优于线性的Fisher方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冒亚军	北京大学物理学院技术物理系	11	24	3.0	4.0
2	张家文	中国科学院高能物理研究所	13	49	5.0	6.0
3	尤郑昀	北京大学物理学院技术物理系	1	1	1.0	1.0