识别粒子径迹的人工神经网络方法研究

本项课题的目的是研究在粒子物理事例识别处理方面引入人工神经网络计算系统的方法和方案。我们已在计算机上建立了自己的模拟环境；除对常规的前馈式网络模型进行了性能研究之外，重点发展了两种具有自己特色的算法与模型，一种是遗传算法和神经网结合的算法，另一种是层次式多网络模型，通过异或问题，多元高斯分布问题从及双螺旋问题的检验证实了两种算法与模型在网络结构，训练速度及泛化能力等方面的优越性能。本课题除提出了上述新算法与模型外，还针对人工神经网络分类器训练样本的选取及决策边界问题进行了较深入的研究，这些内容也是本领域研究工作中不常见到的内容。