基于机器学习的IceCube大气μ子能谱测量分析链开发
天体物理仪器与方法
2017-01-17 v1 高能天体物理现象
摘要
在IceCube中探测到的空气簇射事件所产生的高能μ子，使用最先进的机器学习算法进行筛选。使用mRMR算法选择与低能μ子束背景区分高能μ子事件的属性，并通过随机森林模型对事件进行分类。在后续分析步骤中，利用解褶积软件TRUEE，使用获得的样本重建大气μ子能谱。重建的能谱覆盖从 GeV 到 GeV 的能量范围。给出了总体分析方案，包括使用IceCube在其完整配置下以 根仪器化缆绳采集的第一年数据所得结果。
引用
@article{arxiv.1701.04067,
title = {Development of a Machine Learning Based Analysis Chain for the Measurement of Atmospheric Muon Spectra with IceCube},
author = {Tomasz Fuchs},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.04067},
year = {2017}
}
备注
XXV ECRS 2016 Proceedings - eConf C16-09-04.3