IEKP-KA/2013-8 - Institut fÃ¼r Experimentelle Kernphysik - KIT

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62 6. Das neuronale Netzwerk für den Übergangsstrahlungsdetektor Variable Sig. im Netzwerk Sig. alleine Sig. Verlust Korrelation Energieabgabe in Lage 02 711.54 711.54 206.57 30.7% Energieabgabe in Lage 06 621.71 709.51 204.95 30.7% Energieabgabe in Lage 05 552.53 710.04 205.50 30.7% Energieabgabe in Lage 08 495.60 705.16 204.72 30.5% Energieabgabe in Lage 01 451.80 706.62 206.31 30.5% Energieabgabe in Lage 07 414.48 706.76 205.04 30.5% Energieabgabe in Lage 03 383.18 707.40 204.71 30.6% Energieabgabe in Lage 09 355.18 699.53 203.33 30.2% Energieabgabe in Lage 10 331.33 697.62 202.19 30.1% Energieabgabe in Lage 11 309.31 690.55 201.15 29.8% Energieabgabe in Lage 12 291.53 688.17 199.88 29.7% Energieabgabe in Lage 13 275.07 682.54 198.97 29.4% Energieabgabe in Lage 04 261.78 694.79 201.47 30.0% Energieabgabe in Lage 14 245.98 673.02 195.34 29.0% Energieabgabe in Lage 15 232.65 661.38 193.47 28.4% Energieabgabe in Lage 17 217.04 639.35 186.65 27.4% Energieabgabe in Lage 16 207.78 633.50 187.34 27.0% Energieabgabe in Lage 18 199.26 620.53 184.76 26.4% Energieabgabe in Lage 19 187.14 592.50 179.44 24.9% Energieabgabe in Lage 20 168.35 531.46 166.17 22.0% Rabs 126.74 523.23 126.77 23.8% XePressure 23.82 42.37 23.82 1.2% TrdTheta 12.77 34.79 12.77 1.6% Tabelle 6.2.: Liste der Eingangsvariablen des neuronalen Netzwerks im Rigiditätsbereich 5 − 300 GV, sortiert nach deren Beitrag zur Separation. 62
7. Vergleich von Methoden zur Protonen/Positronen Trennung Wie in Teil 5.2 beschrieben, stehen zur Trennung von Protonen und Leptonen zwei Implementierungen von Likelihoodverhältnissen in der AMS Software zur Verfügung: Das in der RWTH Aachen entwickelte Framework TrdQt und das im MIT entwickelte TrdK. Die Separationseigenschaften dieser Methoden sollen hier mit denen des neuronalen Netzwerks verglichen werden. Die Protonenunterdrückung von Separationsmethoden ist dabei stark von der Vorselektion und der Selektion der zu testenden Ereignisse abhängig. Dabei ist dann ein Vorteil des neuronalen Netzwerks gegenüber den Likelihood Methoden zu erwarten, wenn einzelne Korrelationen zwischen den Lagen auftreten und damit eine einfache lineare Trennung der Populationen nicht mehr optimal ist. Außerdem können Abhängigkeiten von Parametern wie Rigidität oder Gasdruck auf eine unterschiedliche Weise eingebracht werden. Als Vergleich zwischen den Methoden wird die Protonenunterdrückung betrachtet, wie sie in Teil 6.2 definiert wurde. In Abbildung 7.1 ist die Protonenunterdrückung für die drei Methoden mit der Effizienz auf die Selektion von Elektronen gezeigt. Dabei liegen die Likelihoodmethoden nahe beieinander, wobei das Likelihoodverhältnis der TrdK Calib leicht über der TrdQt Likelihood liegt. Das neuronale Netzwerk kann sich nur bei niedrigen Effizienzen von den Likelihoodmethoden absetzen und hat oberhalb einer Signaleffizienz von etwa 75% vergleichbare Performance. Abbildung 7.2 zeigt die Protonenunterdrückung bei 90% Signaleffizienz, in jedem Bin, mit der Rigidität. Hier ist zu sehen, dass das neuronale Netzwerk vor allem bei niedrigen Rigiditäten bis 5 GV im Vorteil gegenüber den Likelihoodmethoden ist. In den Abbildungen 7.3 sind die Übereinstimmungen der Auswahl von Elektronen bei einer Auswahleffizienz von 90% durch die beiden Likelihoodmethoden und das neuronale Netzwerk als sogenanntes Venn Diagramm gezeigt. Dieses zeigt an, inwieweit die durch die drei Separationsmethoden selektierten Elektronen übereinstimmen. Die Überschneidung der Mengen ist in Prozent gegeben. Darunter ist die Anzahl an Ereignissen in den Teilmengen angegeben. 100% entsprechen dabei der Gesamtzahl an selektierten Signalereignissen, also der Summe in allen Teilmengen. Demnach werden 90% der selektierten Elektronen in Übereinstimmung der drei Separationsmethoden ausgewählt. Weitere 4% werden nur von den Likelihoodmethoden, jedoch nicht vom neuronalen Netzwerk erkannt. Diese gilt es noch zu untersuchen und gegebenenfalls in das Netzwerktraining einzubinden. Insgesamt ist die Übereinstimmung der Auswahl jedoch hoch. Um die physikalisch relevanten Eigenschaften der Separationsmethoden zu untersuchen, 63
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Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 1
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1. Einleitung Die Teilchenphysik ko
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3 Abbildung 1.2.: Foto des AMS-02 D
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6 2. Physikalischer Hintergrund Abb
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8 2. Physikalischer Hintergrund Abb
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10 2. Physikalischer Hintergrund im
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Seite 26 und 27: 22 3. Der AMS-02 Detektor nem Brech
Seite 28 und 29: 24 3. Der AMS-02 Detektor gien bis
Seite 31 und 32: 4. Der Übergangsstrahlungsdetektor
Seite 33 und 34: 4.2. Aufbau des Detektors und Messu
Seite 35 und 36: 4.3. Gassystem und Betrieb auf der
Seite 37 und 38: 4.4. Kalibrierung 33 Abbildung 4.7.
Seite 39 und 40: 4.5. Unterscheidung von Protonen un
Seite 41 und 42: 5. Statistische Methoden Aus den Me
Seite 43 und 44: 5.2. Das Likelihoodverhältnis 39 A
Seite 45 und 46: Entries 3137898 Mean 1.027 RMS 0.14
Seite 47 und 48: 5.3. Künstliche neuronale Netze 43
Seite 49 und 50: 5.3. Künstliche neuronale Netze 45
Seite 51 und 52: 6. Das neuronale Netzwerk für den
Seite 53 und 54: 6.1. Selektion des Trainingssamples
Seite 55 und 56: 6.2. Eingangs-Variablen 51 Abbildun
Seite 57 und 58: 6.2. Eingangs-Variablen 53 Energiea
Seite 59 und 60: 6.2. Eingangs-Variablen 55 Beta 1.4
Seite 61 und 62: 6.3. Training des neuronalen Netzwe
Seite 63 und 64: 6.3. Training des neuronalen Netzwe
Seite 65: 6.4. Ausgabe des neuronalen Netzwer
Seite 69 und 70: 7.1. Reinheit der Separationsmethod
Seite 71 und 72: 7.2. Vergleich anhand der ermittelt
Seite 73 und 74: 7.2. Vergleich anhand der ermittelt
Seite 75: 7.2. Vergleich anhand der ermittelt
Seite 79 und 80: Literaturverzeichnis [1] NASA/WMAP
Seite 81: Literaturverzeichnis 77 [40] Bishop
Seite 84 und 85: 80 Abbildungsverzeichnis 3.7. Schem
Seite 86 und 87: 82 Abbildungsverzeichnis 6.6. Energ
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Seite 91 und 92: A. AUSSCHNITT DER ANALYSEDATEI FÜR
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