• ВХОД
  •  

    Полное описание

    Ососков, Г. А. Моделирование и анализ свойств тонких структур в распределениях продуктов ядерных реакций по массе методами машинного обучения / Г. А. Ососков, Ю. В. Пятков, М. О. Руденко. - Текст : непосредственный // Письма в журнал "Физика элементарных частиц и атомного ядра": Письма в ЭЧАЯ : журнал. - 2021. - Том 18, N 5. - С. 430-447. - Библиогр. в конце ст.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.85
    28.23.25004.032.26
    29.15539.1

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Машинное обучение
    Ядерная физика

    Кл.слова (ненормированные): искусственная сверточная нейронная сеть -- нейронные сети -- нейроклассификатор -- компьютерное моделирование -- машинное обучение -- продукты ядерных реакций -- глубокие сверточные сети
    Аннотация: Работа посвящена анализу проявлений кластеризации в редких многотельных распадах тяжелых ядер. Совместно с физиками из ЛЯР ОИЯИ разработана компьютерная модель тонкой структуры, найденной ими на основе экспериментов с трансурановым элементом калифорний. Для проверки гипотезы о том, что найденная структура объективно существует, а не является шумовым артефактом, было предложено применить глубокую сверточную сеть в качестве бинарного классификатора, обученного на большой выборке из модельных и шумовых изображений. Предварительные результаты применения разработанного нейроклассификатора показывают перспективность предложенного подхода.
    Доп. точки доступа:
    Пятков, Ю.В.
    Руденко, М.О.

    Экз-ры полностью 4349a83885142b3cfc05a7a72c8d2705/2021/18/5
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -838690-433533)

    Шифр в сводном ЭК: ab89b0f171993f376d139934c5b88718




    Заказ фрагмента документа