Um classificador neuronal compacto e eficiente com capacidade de identificar contaminação em dados experimentais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Damazio,Denis Oliveira
Data de Publicação: 2003
Outros Autores: Seixas,José Manoel de, Soares,A. C.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592003000400003
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.
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