南,宰云;永、黄木;黄忠浩;Choi,Jongeun先生 训练用于识别电子碰撞模式的人工神经网络。 (英语) Zbl 1482.82049号 物理学。莱特。,A类 387,文章ID 127005,8 p.(2021). 本文的目的是建立一个基于人工神经网络的分类模型,将电子散射截面(ESCS)数据区分为以下碰撞类型:附着、弹性、激发和电离。ESCS用于等离子体建模领域。所提出的人工神经网络(ANN)模型是一个经典的多层感知器,其中权重和偏差由梯度下降算法(所谓的反向传播算法)训练。通过贝叶斯优化方法优化非约束参数,例如每个层中的节点数。通过蒙特卡罗交叉验证程序检查了模型的性能。关于数据处理,有一份报告称,电子与分子碰撞的所有散射截面数据都已从等离子体数据交换项目LXCat下载,该数据可在补充材料中获得。文章的第三部分介绍了实验、统计性能分析和特征调查。在第四节中可以找到简短的讨论。与本条相关的补充材料包含在:https://doi.orf/10.5281/zenodo.4015194和https://doi.org/10.1016/j.physleta.2020.127005.审核人:Claudia Simionescu-Badea(维也纳) MSC公司: 82立方32 神经网络在含时统计力学问题中的应用 68T07型 人工神经网络与深度学习 81U05型 \(2)-体势量子散射理论 2015年1月62日 贝叶斯推断 82D10号 等离子体统计力学 82立方米 蒙特卡罗方法在统计力学问题中的应用 关键词:神经网络;等离子体模型;电子散射截面;贝叶斯优化;逆向设计;机器学习 软件:青蒿素;ImageNet公司;AlexNet公司;博尔西格语;ElemStatLearn(电子状态学习) PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Nam}等人,《物理学》。莱特。,A 387,文章ID 127005,8 p.(2021;Zbl 1482.82049) 全文: 内政部 参考文献: [1] 圭拉,V。;Tejero-del-Caz,A。;Pintassilgo,C.D。;Alves,L.L.,N2-O2等离子体建模:体积和表面动力学,等离子体源科学。技术。,28,第073001条pp.(2019) [2] 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