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T: Teilchenphysik

T 110: Datennahme und Trigger I

T 110.8: Vortrag

Montag, 23. März 1998, 18:05–18:20, HS D

Studium selbstorganisierender Trainingsalgorithmen im Hinblick auf Unterdr"uckung spezieller Untergrundereignisse am H1-Experiment durch einen neuronalen Trigger auf Level 2 — •L. Janauschek — MPI für Physik München

Ziel ist es, Proton-Upstream- und Strahl-Gas-Ereignisse mit vielen Signalen in den Spurkammern beim H1-Detektor am ep-Beschleunigerring HERA schon auf dem Triggerlevel zu unterdr"ucken. Diese Ereignisklassen werden anhand realer Daten klassifiziert und dann die zugeh"origen Eingangsdaten des neuronalen Triggers zum Training neuronaler Netze verwendet. Da im Gegensatz zu den bisher eingesetzten neuronalen Triggern hier nur eine Ereignisklasse (reiner Untergrund) vorliegt, kommen un"uberwachte und selbstorganisierende Lernmethoden in Betracht. Diese Algorithmen sollen mehrere hochdimensionale kompakte Bereiche liefern, mit denen die gew"ahlte Ergeignisklasse eng umfa"st und charakterisiert wird. Die Triggerentscheidung f"ur Untergrund mu"s sehr sicher sein, da sie als Veto eingesetzt werden soll und keine Physikereignisse verworfen werden d"urfen.
Die Triggerentscheidung wird auf dem Paralellrechner CNAPS ausgef"uhrt, welcher zentraler Bestandteil des neuronalen Triggers ist.