A machine learning method to separate cosmic ray electrons from protons from 10 to 100 GeV using DAMPE data
A machine learning method to separate cosmic ray electrons from protons from 10 to 100 GeV using DAMPE data
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使用 DAMPE 数据将 10 至 100 GeV 的宇宙射线电子与质子分离的机器学习方法
DOI：
10.1088/1674-4527/18/6/71
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发表时间：
2018-03
影响因子：
1.8
通讯作者：
Wang Zhao-Min
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhao Hao;Peng Wen-Xi;Wang Huan-Yu;Qiao Rui;Guo Dong-Ya;Xiao Hong;Wang Zhao-Min
暗物质粒子探测器(DAMPE)是一个通用的高能宇宙射线和伽马射线天文台，旨在探测能量范围为5GeV到10TeV和数百TeV的高能电子和伽马原子核。本文利用2016年1月1日至2017年6月30日的DAMPE数据，在10-100GeV的能量范围内，提供了一种利用机器学习识别电子并将其与伽马、质子、氦和重核分离的方法。
DArk Matter Particle Explorer (DAMPE) is a general purpose high energy cosmic ray and gamma ray observatory, aiming to detect high energy electrons and gammas in the energy range 5 GeV to 10 TeV and hundreds of TeV for nuclei. This paper provides a method using machine learning to identify electrons and separate them from gammas, protons, helium and heavy nuclei with the DAMPE data acquired from 2016 January 1 to 2017 June 30, in the energy range from 10 to 100 GeV.
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DOI：
--
发表时间：
2003
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. Salgado
通讯作者：
J. Salgado
DOI：
10.1086/380431
发表时间：
2003-08
期刊：
The Astrophysical Journal
影响因子：
--
作者：
Ta. Kobayashi;Y. Komori;K. Yoshida;J. Nishimura
通讯作者：
Ta. Kobayashi;Y. Komori;K. Yoshida;J. Nishimura
DOI：
10.1016/j.nima.2015.01.036
发表时间：
2015-04
影响因子：
1.4
作者：
Zhiyong Zhang;Yunlong Zhang;Jianing Dong;S. Wen;C. Feng;Chi Wang;Yifeng Wei;Xiaolian Wang;Zi-zong Xu;Shubin Liu
通讯作者：
Zhiyong Zhang;Yunlong Zhang;Jianing Dong;S. Wen;C. Feng;Chi Wang;Yifeng Wei;Xiaolian Wang;Zi-zong Xu;Shubin Liu
DOI：
10.1016/j.nima.2004.12.018
发表时间：
2005-05-11
影响因子：
1.4
作者：
Roe, BP;Yang, HJ;McGregor, G
通讯作者：
McGregor, G
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
K. Perez
通讯作者：
K. Perez