Использование нейронных сетей для улучшения интерпретации эксперимента EXCHARM

Для распознавания траекторий заряженных частиц в эксперименте EXCHARM разработан метод, основанный на применении сегментной модели Денби–Петерсона для полносвязной искусственной нейронной сети (ИНС) Хопфилда. Характерные для эксперимента EXCHARM тяжелые фоновые условия и недостаточно высокая эффективность камер, а также наличие вторичных вершин потребовали существенной модификации исходной сегментной модели ИНС. Результаты тестирования показали, что модифицированный метод ИНС имеет большую эффективность распознавания, чем действующая в эксперименте программа обработки, однако уступает ей в быстродействии. Коренное различие в алгоритмах обеих программ приводит к малой области пересечения множеств плохо распознанных событий, что дает возможность построить комбинированный алгоритм распознавания большинства событий действующей программой обработки, но с использованием ИНС для сложных событий. Комбинированный подход позволяет достичь 99% эффективности распознавания событий в реальных условиях.