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

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Author(s): Damazio Denis Oliveira | Seixas José Manoel de | Soares A. C.

Journal: Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
ISSN 0103-1759

Volume: 14;
Issue: 4;
Start page: 359;
Date: 2003;
Original page

Keywords: Redes Neurais | Reconhecimento de Padrões | Pré-processamento

ABSTRACT
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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