1.3.1 Сегментная модель ХНС

—x и определяют уровень активности

1 ' нейрона.

Энергетический функционал в работах [1,29] был определен как

состоящий из двух частей: Е=ЕС0^Л-ЕС0П51гаШ Предполагалось, что распознавание велось для

1 (Рисунок 3. Метод сегментов) гладких прямых треков без разветвлений. Поэтому первый стоимостной член выбирался так, чтобы он поощрял короткие смежные сегменты с малым углом между ними, а второй член; (штрафной) устанавливал запрет разветвлений (т.е. запрет ситуаций, когда к одной точке присоединено больше одного сегмента-нейрона) и баланс между числом активных нейронов и числом экспериментальных точек. К сожалению, эта схема Денби-Петерсона, принципиально запрещающая бифуркацию трека, была неприменима в случаях распадов нейтральных и рождением заряженных частиц в объеме детектора. Поэтому, например, в работе [32], в которой исследовались данные распада нейтральных каонов и гиперонов пришлось модифицировать штрафной член энергетической функции так, чтобы он позволял осуществлять распознавание разветвлений. В тяжелых фоновых условиях и экспериментальной неэфффективности камер действующая; программа обработки эксперимента EXCHARM не распознала 5.2 % событий, а программа, основанная на ИНС, - 3.2%. При этом из . нераспознанных событий для разных программ совпали только 0.8% от общего числа событий, т.е. эти два множества плохо распознанных событий имеют малую область пересечения. После распознавания X и Y- проекций треков более быстрым методом опорных дорожек в программе

обработки производится пространственная "сшивка" этих проекций. Если часть надежно найденных проекций не имеет сшивок, то включается нейросетевой алгоритм, который в большинстве случаев успешно решает задачу распознавания треков в таких событиях. Комбинированный алгоритм с использованием ИНС был опробован и на реальных данных эксперимента EXCHARM и позволил достичь 99% эффективности распознавания событий.