The potential of two Kohonen artificial neural networks (ANNs) - linear vector quantisation
(LVQ) and the self organising map (SOM) - is explored for pulse shape discrimination
(PSD), i.e. for distinguishing between neutrons (n’s) and gamma rays (’s). The effect
that (a) the energy level, and (b) the relative size of the training and test sets, have on identification
accuracy is also evaluated on the given PSD dataset. The two Kohonen ANNs
demonstrate complementary discrimination ability on the training and test sets: while
the LVQ is consistently more accurate on classifying the training set, the SOM exhibits
higher n/ identification rates when classifying new patterns regardless of the proportion
of training and test set patterns at the different energy levels; the average time for decision
making equals ˜100 μs in the case of the LVQ and ˜450 μs in the case of the SOM.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00