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

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.

Redes Neurais; Reconhecimento de Padrões; Pré-processamento


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