Webbläsaren som du använder stöds inte av denna webbplats. Alla versioner av Internet Explorer stöds inte längre, av oss eller Microsoft (läs mer här: * https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/windows/end-of-ie-support).

Var god och använd en modern webbläsare för att ta del av denna webbplats, som t.ex. nyaste versioner av Edge, Chrome, Firefox eller Safari osv.

Default user image.

Carsten Peterson

Expert

Default user image.

Pattern recognition in high energy physics with artificial neural networks - JETNET 2.0

Författare

  • Leif Lönnblad
  • Carsten Peterson
  • Thorsteinn Rögnvalsson

Summary, in English

A F77 package of adaptive artificial neural network algorithms, JETNET 2.0, is presented. Its primary target is the high energy physics community, but it is general enough to be used in any pattern-recognition application area. The basic ingredients are the multilayer perceptron back-propagation algorithm and the topological self-organizing map. The package consists of a set of subroutines, which can either be used with standard options or be easily modified to host alternative architectures and procedures.

Avdelning/ar

  • Institutionen för astronomi och teoretisk fysik - Har omorganiserats

Publiceringsår

1992-05

Språk

Engelska

Sidor

167-182

Publikation/Tidskrift/Serie

Computer Physics Communications

Volym

70

Issue

1

Dokumenttyp

Artikel i tidskrift

Förlag

Elsevier

Ämne

  • Subatomic Physics

Status

Published

ISBN/ISSN/Övrigt

  • ISSN: 0010-4655