基于深度学习和数据可视化的中微子探测器顶点重建及相关问题的研究

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基于深度学习和数据可视化的中微子探测器顶点重建及相关问题的研究

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基于深度学习和数据可视化的中微子探测器顶点重建及相关问题的研究

论文目录
摘要	第4-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-20页
1.1 中微子物理简述	第10-12页
1.2 大亚湾反应堆中微子实验	第12-15页
1.3 大亚湾实验本底的分类	第15-17页
1.4 事例的采集与重建过程	第17-19页
1.5 论文立意与结构	第19-20页
第二章使用t-SNE方法对事例数据进行可视化分析	第20-36页
2.1 数据的可视化分析	第20-22页
2.2 t-SNE方法简介	第22-26页
2.2.1 t-SNE方法	第22-24页
2.2.2 t-SNE方法在高能物理上的应用	第24-26页
2.3 t-SNE方法在事例数据的应用	第26-35页
2.3.1 事例数据的准备	第26-28页
2.3.2 不同标签的事例	第28-32页
2.3.3 结果分析	第32-35页
2.4 本章小结	第35-36页
第三章基于深度学习的事例顶点重建	第36-54页
3.1 顶点重建和能量重建	第36-37页
3.2 机器学习与神经网络	第37-38页
3.3 深度学习简介	第38-44页
3.3.1 万有逼近定理与ANN	第38-43页
3.3.2 深度神经网络	第43-44页
3.4 DNN在顶点重建的应用	第44-53页
3.4.1 DNN的结构与计算过程	第44-46页
3.4.2 计算结果	第46-53页
3.5 本章小结	第53-54页
第四章对探测器设计针对信息进行优化:传感器布局的策略	第54-62页
4.1 子模性	第54-57页
4.2 大亚湾实验PMT的信息价值	第57-61页
4.3 本章小结	第61-62页
第五章总结和展望	第62-64页
5.1 论文总结	第62-63页
5.2 展望	第63-64页
参考文献	第64-69页
附录	第69-70页
附录一:信息熵的定义	第69-70页
科研成果	第70-71页
第三作者文章	第70页
合作文章	第70页
攻读硕士学位期间参与的科研课题	第70-71页
致谢	第71-72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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