Mbb Distribution of Subsets of Higgs Boson Decay Events defined via Neural Networks.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F02%3A06020226" target="_blank" >RIV/67985807:_____/02:06020226 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Mbb Distribution of Subsets of Higgs Boson Decay Events defined via Neural Networks.

Popis výsledku v původním jazyce

This paper describes an application of a neural network approach to standard model Higgs search in the associated production ttH with H->bb. Neural network model with a special type of data flow is used to separate ttjj background from H->bb events. Randomly generated networks are trained and genetic algorithms are used to tune their performance. Our results show that NN approach is applicable to H-boson detection and can be used to emphasize difference of M_bb distribution for events accepted by filter.

Název v anglickém jazyce

Mbb Distribution of Subsets of Higgs Boson Decay Events defined via Neural Networks.

Popis výsledku anglicky

This paper describes an application of a neural network approach to standard model Higgs search in the associated production ttH with H->bb. Neural network model with a special type of data flow is used to separate ttjj background from H->bb events. Randomly generated networks are trained and genetic algorithms are used to tune their performance. Our results show that NN approach is applicable to H-boson detection and can be used to emphasize difference of M_bb distribution for events accepted by filter.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/LN00B096" target="_blank" >LN00B096: Výzkumné centrum aplikované kybernetiky</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2002

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Neural Network World

ISSN

1210-0552

e-ISSN

—

Svazek periodika

12

Číslo periodika v rámci svazku

6

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

559-571

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—