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T: Teilchenphysik
T 105: Schwere Quarks 1
T 105.4: Talk
Monday, March 15, 1999, 14:55–15:10, TE9
Charm-Quark Identifizierung mit Supportvektor-Algorithmen — •P. Vannerem1, T. Behnke2, K. Müller3, A. Sittler2,4, A. Smola3 und S. Söldner-Rembold1 — 1Fakultät für Physik, Albert-Ludwigs-Universtität, Hermann-Herder-Str. 3, 79014 Freiburg — 2DESY, 22603 Hamburg — 3GMD-FIRST, Rudower Chaussee 5,12489 Berlin — 4II Institut für Experimentalphysik, 22603 Hamburg
Neuronale Netze sind bei Klassifikationsproblemen unersetzlich geworden. Ein solches Problem ist die Identifizierung von schweren Quarks bei LEP-Ereignissen. Eine neue Machine-Learning-Methode, die für Handschriftenerkennung entwickelt worden ist, wird vorgestellt. Die Supportvektor-Methode hat den Vorteil, beim Lernen weitgehend parameterunabhängig immer das globale Minimum der Fehlerfunktion zu finden. Die Identifizierung von c-Quark-Ereignissen auf der Z0-Resonanz anhand dieser neuen Methode wird mit der Identifizierung mittels Neuronaler Netze verglichen.