12、人工神经网络在高能物理与化学问题中的应用

人工神经网络在高能物理与化学问题中的应用

高能物理中的GA - ANN混合模型

在高能物理领域，GA - ANN（遗传算法 - 人工神经网络）混合模型展现出了显著的优势。该模型用于构建质子 - 质子（p - p）相互作用中带电粒子多重性分布函数$P_n (n, η, s )$。

与传统的人工神经网络（ANN）模型相比，GA - ANN混合模型更为高效。例如，在特定计算中误差仅为0.0001 ，这表明其在处理相关问题时具有更高的准确性和效率，能够更精准地吻合实验数据。

此外，该模型还具备对未用于训练阶段的实验数据进行测试的能力。测试得到的$P_n (n, η, s )$值与粒子数据组的实验数据高度一致，这充分证明了GA - ANN模型在高能物理研究中的可靠性和实用性，使其成为该领域重要的研究方向之一。

高效的ANN结构为$[3x15x15x1]$或$[ixjxkxm]$ ，训练后的权重系数如下：
- $W_{ji}$：是一个包含众多数值的矩阵，具体数值为：

[3.5001
-1.0299
1.6118
0.7565
-2.2408
3.2605
-1.4374
1.1033
-3.1349
2.0116
2.8137
-1.7322
-3.6012
-1.5717
-0.2805
-1.6741
-2.5844
2.7109
-2.0600
-3.1519
1.2488
-0.1986
1.0028
-4.0855
2.6272
0.8254
3.6292
-2.3420
3.0259
-1.9551
-3.2561
0.4683
3.0896
1.2442
-0.