利用人工神经网络及决策树研究WCDA质子伽马区分-Indico.PDF

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2017-09-10 发布于天津
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利用人工神经网络及决策树研究WCDA质子伽马区分-Indico

昆明LHAASO合作组会议利用人工神经网络及决策树研究 WCDA质子伽马区分南开大学/高能所廖文英昆明，17-20/01/2017 内容提要 uWCDA伽马/质子区分背景介绍 u 特征敏感参数及结果 u 人工神经网络及决策树多参量分析 u 总结昆明LHAASO合作组会议 2 研究背景和意义 LHAASO-WCDA 主要科学目标(伽马天文)： n VHE γ 源巡天扫描(100GeV – 30TeV) Ø 河外源/耀变源； Ø GRB； Ø 河内源； Ø 其他. Ø 全天候； Ø 宽视场； LHAASO-WCDA特点： Ø 低阈能； Ø 高灵敏度；信号：  线；排除宇宙线本底噪声（  /p 区分）背景：其他宇宙线（质子p ）；至关重要昆明LHAASO合作组会议 3 伽马/质子区分原理及方法 Gamma Proton 强子级联（p ）电磁级联（ γ ）对产生韧致辐射核作用电磁级联 μ子与次芯粒子外产生大信号 e+ 次级粒子分布：单芯对称；集中分布；多芯或单芯不对称；杂乱分布；主要成分： e± ; γ ； e±; γ; 核子; μ子；首次作用点：离地面较低；