Título: COMBINAÇÃO DE CLASSIFICADORES NEURAIS SEGMENTADOS COM PRÉ-PROCESSAMENTO POR ANÁLISE DE COMPONENTES INDEPENDENTES PARA UM SISTEMA ONLINE DE FILTRAGEM
Autores: Simas Filho, Eduardo F.; Torres, Rodrigo C.; Seixas, José M.; Calôba, Luiz P.
Resumo: Neste trabalho está sendo descrita a aplicação de múltiplos classificadores neurais a um sistema online de filtragem (trigger). No ATLAS, um dos detectores do colisionador de partículas LHC, o sistema de calorímetros (medidor de energia) é muito importante para a caracterização dos eventos gerados nas colisões. Os calorímetros do ATLAS são segmentados em sete camadas, cada uma com diferentes características. Neste trabalho está sendo proposto o uso de classificadores neurais especialistas em cada camada do calorímetro. Análise de componentes independentes foi aplicada de modo segmentado (por camada) aos sinais dos calorímetros como pré-processamento. alguns métodos de combinação de classificadores foram utilizados para produzir a decisão global a partir das saídas dos diversos classificadores.
Palavras-chave: Classificadores Neurais; Análise de Componentes Independentes; Combinação de Classificadores
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBRN2009-151
Artigo em PDF: 151_CBRN2009.pdf
Arquivo BibTex: 151_CBRN2009.bib