机器学习在宇宙线粒子鉴别中的应用

刘烨; 牛赫然; 李兵兵; 马欣华; 崔树旺

doi:10.7498/aps.72.20230334

摘要

基于热中子探测器实验模拟数据, 使用决策树(decision tree, DT)、随机森林(random forest, RF)和BP神经网络(back-propagation neural network, BPNN)构建了宇宙线粒子鉴别机器学习模型, 对每种粒子分别使用不同的机器学习算法基于模拟数据进行模型训练, 并针对算法进行超参数调整, 将每种算法的AUC值和Q品质因子作为粒子成分鉴别的评价指标. 实验结果表明, 不同机器学习模型对粒子预测精度影响很大. 在测试检验中, 经过交叉网格搜索方法调参后的决策树鉴别模型对中成分(碳氮氧和镁铝硅)比较敏感, 鉴别模型AUC值均在0.95以上, Q品质因子均大于6; 经交叉网格搜索方法调参后的随机森林鉴别模型对于宇宙线粒子鉴别的效果最好, 所有粒子鉴别模型的AUC值均大于0.92且Q品质因子均在4以上; BP神经网络算法只对质子和铁核比较敏感. 本研究对宇宙线粒子鉴别和筛选提供了新的方法和选择, 可为热中子探测器后续开展宇宙线能谱测量提供新思路.

关键词:

Abstract

Machine learning algorithms can learn the rules and patterns of big data through computers, excavate potential information hidden behind the data, and be widely used to solve classification, regression, clustering, and other problems. Firstly, this paper uses CORSIKA software to simulate the process of cosmic ray cascade shower in the atmosphere, generating information such as the initial energy, zenith angle, azimuth angle of cosmic ray particles. Then, this paper uses the Geant4 toolkit to conduct thermal neutron detector response simulation, generating 4000 particles in each of proton, helium, CNO, MgAlSi and iron. Based on the experimental simulation data of thermal neutron detector, this paper constructs machine learning models for identifying cosmic ray particles by using decision tree (DT), random forest (RF) and BP neural network (BP NN) respectively. For each particle, all the machine learning algorithms are used for model training based on the simulation data. The cross grid search method is used to adjust the hyper parameters of each machine learning algorithm. The AUC value and Q quality factor value of each algorithm are used as evaluation indexes for particle composition identification. The AUC value is a general indicator for evaluating algorithm performance in machine learning and the Q quality factor value is an evaluation index commonly used in the field of high energy physics. The Experimental results show that different machine learning models have great influence on particle prediction accuracy, and the random forest cosmic ray particle identification model has sufficient accuracy and generalization capability. In the test, the decision tree algorithm adjusted by cross grid search method is sensitive to the medium components (CNO and MgAlSi). The AUC values of the algorithm are all above 0.95 and the Q quality factor values are all above 6. The random forest algorithm adjusted by the cross grid search method has the best effect on the identification of cosmic ray particles. The AUC values of the algorithm are all more than 0.92 and the Q quality factor values are all more than 4. The BP neural network algorithm is only sensitive to proton and iron. This study provides a new method and selection for identifying and screening the cosmic ray particles and it also provides a new idea for the following measurement of cosmic ray energy spectrum by thermal neutron detector.

Keywords:

作者及机构信息

1.
河北经贸大学管理科学与工程学院, 石家庄　050061

2.
河北师范大学物理学院, 石家庄　050024

3.
中国科学院高能物理研究所粒子天体物理重点实验室, 北京　100049

4.
四川天府新区宇宙线研究中心, 成都　610000

通信作者: 崔树旺, cuisw@hebtu.edu.cn

基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 11905043, U2031103)、河北省教育厅项目(批准号: KCJSZ2022036)和河北经贸大学研究生创新资助项目(批准号: XYCX202333)资助的课题.

Authors and contacts

1.
School of Management Science and Engineering, Hebei University of Economics and Business, Shijiazhuang 050061, China

2.
College of Physics, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050024, China

3.
Key Laboratory of Particle Astrophysics, Institute of High Energy Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

4.
TIANFU Cosmic Ray Research Center, Chengdu 610000, China

Corresponding author: Cui Shu-Wang, cuisw@hebtu.edu.cn

Funds: Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 11905043, U2031103), the Department of Education Project Hebei Province, China (Grant No. KCJSZ2022036), and the Hebei University of Economics and Business Graduate Innovation Funding Project, China (Grant No. XYCX202333).

文章全文 : translate this paragraph

参考文献

[1]	胡红波, 王祥玉, 刘四明 2018 科学通报 63 2440 Google Scholar Hu H B, Wang X Y, Liu S M 2018 Chin. Sci. Bull. 63 2440 Google Scholar
[2]	胡红波, 郭义庆 2016 科学通报 61 1188 Google Scholar Hu H B, Guo Y Q 2016 Chin. Sci. Bull. 61 1188 Google Scholar
[3]	曹臻 2022 科学通报 67 1558 Google Scholar Cao Z 2022 Chin. Sci. Bull. 67 1558 Google Scholar
[4]	曹臻, 陈明君, 陈松战, 胡红波, 刘成, 刘烨, 马玲玲, 马欣华, 盛祥东, 吴含荣, 肖刚, 姚志国, 尹丽巧, 查敏, 张寿山 2019 天文学报 60 3 Google Scholar Cao Z, Chen M J, Chen S Z, Hu H B, Liu C, Liu Y, Ma L L, Ma X H, Shen X D, Wu H R, Xiao G, Yao Z G, Yin L Q, Zha M, Zhang S S 2019 Acta Astron. Sin. 60 3 Google Scholar
[5]	李川, 王文博, 陈鹏飞 2022 中国科学: 物理学力学天文学 52 16 Google Scholar Li C, Wang W B, Chen P F 2022 Sci. China Phys. Mech. 52 16 Google Scholar
[6]	张丰, 刘虎, 祝凤荣 2022 71 249601 Google Scholar Zhang F, Liu H, Zhu F R 2022 Acta Phys. Sin. 71 249601 Google Scholar
[7]	陈秀林 2020 硕士学位论文 (北京: 中国科学院大学) Chen X L 2020 M. S. Thesis (Beijing University of Chinese Academy of Sciences) (in Chinese)
[8]	严雨婷, 毕文杰 2023 中国管理科学网络首发 [2023-02-03] Yan Y T, Bi W J 2023 Chin. J. Manag. Sci. Online First (in Chinese)
[9]	Herrera L J, Todero Peixoto C J, Baños O, Carceller J M, Carrillo F, Guillén A 2020 Entropy 22 998 Google Scholar
[10]	Pang L G, Zhou K, Su N, Petersen H, Stöcker H, Wang X N 2018 Nat. Commun. 9 210 Google Scholar
[11]	高泽鹏, 王永佳, 李庆峰, 刘玲 2022 中国科学: 物理学力学天文学 52 252010 Google Scholar Gao Z P, Wang Y J, Li Q F, Liu L 2022 Sci. China Phys. Mech. 52 252010 Google Scholar
[12]	骆仕杰, 韩抒真 2023 小型微型计算机系统网络首发 [2023-03-05] Luo S J, Han S Z 2023 J. Chin. Comp. Syst. Online First (in Chinese)
[13]	王玉东, 王忠海, 周荣, 陈秀莲, 覃雪, 刘军 2019 核电子学与探测技术 39 567 Wang Y D, Wang Z H, Zhou R, Chen X L, Qin X, Liu J 2019 Nucl. Electron. Detect. Technol. 39 567
[14]	黎威, 龙连春, 刘静毅, 杨洋 2022 71 060202 Google Scholar Li W, Long L C, Liu J Y, Yang Y 2022 Acta Phys. Sin. 71 060202 Google Scholar
[15]	崔静静, 胡泽文, 任萍 2022 情报科学 40 90 Google Scholar Cui J J, Hu Z W, Ren P 2022 Inf. Sci. 40 90 Google Scholar
[16]	李勇男 2018 情报科学 36 80 Google Scholar Li Y N 2018 Inf. Sci. 36 80 Google Scholar
[17]	Lin S, Luo W 2019 Multivar. Behav. Res. 54 578 Google Scholar
[18]	Song S, Park C G 2019 Sustainability 11 6976 Google Scholar
[19]	肖燚, 郭亚会, 李明蔚, 付永硕, 孙峰 2022 北京师范大学学报(自然科学版) 58 261 Google Scholar Xiao Y, Guo Y H, Li M W, Guo Y S, Sun F 2022 J. Beijing Normal Univ. (Nat. Sci.) 58 261 Google Scholar
[20]	卢小宾, 张杨燚, 杨冠灿, 行佳鑫 2022 情报学报 41 1059 Google Scholar Lu X B, Zhang Y Y, Yang G C, Xing J X 2022 Inf. Sci. 41 1059 Google Scholar
[21]	Pei Y L, Li D D, Xue W X 2020 Concurr. Comp-Pract E 32 e5515
[22]	院琳, 杨雪松, 王秉中 2019 68 170503 Google Scholar Yuan L, Yang X S, Wang B Z 2019 Acta Phys. Sin. 68 170503 Google Scholar
[23]	赵振宇, 刘宇帆, 刘善存, 马海波 2023 北京航空航天大学学报 (社会科学版) 网络首发 [2023-03-05] Zhao Z Y, Liu Y F, Liu S C, Ma H B 2023 J. Beijing Univ. Aeronaut. Astronaut (Soc. Sci. Ed.) Online First

施引文献

图 1 宇宙线成分鉴别模型技术路线图

Fig. 1. Technical roadmap of the cosmic rays component identification model.

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 随机森林算法建模流程图

Fig. 2. Flow chart of random forest algorithm modeling.

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 本文BP神经网络结构示意图

Fig. 3. Structure diagram of BP neural network in this paper

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 4 三种宇宙线鉴别模型鉴别氦十折交叉验证核验图

Fig. 4. Results of three cosmic rays identification models identifying helium using 10-fold cross validation method.

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 5 三种宇宙线粒子鉴别模型鉴别氦核概率分布图

Fig. 5. Probability distribution of three cosmic rays identification models identifying helium.

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 决策树鉴别不同成分最佳超参数

Table 1. Optimal hyperparameters of decision tree identifying different components.

超参数	目标成分
超参数	质子	氦核	碳氮氧	镁铝硅	铁核
criterion	Entropy	Entropy	Entropy	Entropy	Entropy
max_depth	21	29	40	28	19
min_samples_split	2	4	7	2	4
min_weight_fraction_leaf	0	0	0	0	0
min_samples_leaf	1	1	1	1	1

下载: 导出CSV

表 2 随机森林鉴别不同成分最佳超参数

Table 2. Optimal hyperparameters of random forest identifying different components.

超参数	目标成分
超参数	质子	氦核	碳氮氧	镁铝硅	铁核
criterion	Gini	Gini	Entropy	Entropy	Entropy
n_estimators	48	88	30	15	21
max_depth	20	26	30	27	23
min_samples_split	2	2	2	1	2
min_samples_leaf	1	1	1	1	1

下载: 导出CSV

表 3 BP神经网络(鉴别氦核)隐藏层节点核验结果

Table 3. BP neural network (identifying helium) hidden layer nodes verification results.

训练结果	隐藏节点个数
训练结果	5	6	7	8	9	10	11	12	13
迭代次数	20000	20000	20000	25000	27000	20000	20000	20000	20000
算法AUC值	0.5503	0.5045	0.5293	0.5593	0.6329	0.6276	0.6177	0.6142	0.6418
Q品质因子	0.82	0.29	0.58	0.86	1.26	1.25	1.22	1.26	1.34

下载: 导出CSV

表 4 BP神经网络鉴别不同成分最佳超参数组合

Table 4. Optimal hyperparameters of BP neural network identifying different components.

超参数	目标成分
超参数	质子	氦核	碳氮氧	镁铝硅	铁核
隐藏层节点数	13	11	13	13	11
初始学习率	0.01	0.01	0.01	0.01	0.01
迭代次数	20000	25000	20000	20000	20000

下载: 导出CSV

表 5 三种宇宙线粒子鉴别模型鉴别不同成分效率及纯度

Table 5. Efficiency and purity of three cosmic rays identification models identifying different components.

目标成分	效率/%			纯度/%
目标成分	BP神经网络	决策树	随机森林	BP神经网络	决策树	随机森林
质子	64.9	74.8	75.7	74.4	77.6	91.1
氦核	36.0	83.3	79.3	52.8	80.1	95.7
碳氮氧	10.3	93.4	81.5	64.5	94.8	99.4
镁铝硅	16.9	91.8	78.7	69.9	92.1	95.8
铁核	82.8	88.1	91.1	87.5	88.7	93.5

下载: 导出CSV

表 6 三种宇宙线粒子鉴别模型鉴别不同成分AUC值及Q品质因子

Table 6. AUC and Q quality factor values of three cosmic rays identification models identifying different components.

目标成分	AUC			Q 品质因子
目标成分	BP神经网络	决策树	随机森林	BP神经网络	决策树	随机森林
质子	0.7962	0.8555	0.9247	2.71	3.15	5.42
氦核	0.6418	0.8805	0.9537	1.34	3.75	8.38
碳氮氧	0.5444	0.9612	0.9739	0.87	7.55	20.1
镁铝硅	0.5754	0.9504	0.9531	1.25	6.54	8.39
铁核	0.8751	0.8952	0.9380	2.96	2.97	4.40

下载: 导出CSV

map

[1]	胡红波, 王祥玉, 刘四明 2018 科学通报 63 2440 Google Scholar Hu H B, Wang X Y, Liu S M 2018 Chin. Sci. Bull. 63 2440 Google Scholar
[2]	胡红波, 郭义庆 2016 科学通报 61 1188 Google Scholar Hu H B, Guo Y Q 2016 Chin. Sci. Bull. 61 1188 Google Scholar
[3]	曹臻 2022 科学通报 67 1558 Google Scholar Cao Z 2022 Chin. Sci. Bull. 67 1558 Google Scholar
[4]	曹臻, 陈明君, 陈松战, 胡红波, 刘成, 刘烨, 马玲玲, 马欣华, 盛祥东, 吴含荣, 肖刚, 姚志国, 尹丽巧, 查敏, 张寿山 2019 天文学报 60 3 Google Scholar Cao Z, Chen M J, Chen S Z, Hu H B, Liu C, Liu Y, Ma L L, Ma X H, Shen X D, Wu H R, Xiao G, Yao Z G, Yin L Q, Zha M, Zhang S S 2019 Acta Astron. Sin. 60 3 Google Scholar
[5]	李川, 王文博, 陈鹏飞 2022 中国科学: 物理学力学天文学 52 16 Google Scholar Li C, Wang W B, Chen P F 2022 Sci. China Phys. Mech. 52 16 Google Scholar
[6]	张丰, 刘虎, 祝凤荣 2022 71 249601 Google Scholar Zhang F, Liu H, Zhu F R 2022 Acta Phys. Sin. 71 249601 Google Scholar
[7]	陈秀林 2020 硕士学位论文 (北京: 中国科学院大学) Chen X L 2020 M. S. Thesis (Beijing University of Chinese Academy of Sciences) (in Chinese)
[8]	严雨婷, 毕文杰 2023 中国管理科学网络首发 [2023-02-03] Yan Y T, Bi W J 2023 Chin. J. Manag. Sci. Online First (in Chinese)
[9]	Herrera L J, Todero Peixoto C J, Baños O, Carceller J M, Carrillo F, Guillén A 2020 Entropy 22 998 Google Scholar
[10]	Pang L G, Zhou K, Su N, Petersen H, Stöcker H, Wang X N 2018 Nat. Commun. 9 210 Google Scholar
[11]	高泽鹏, 王永佳, 李庆峰, 刘玲 2022 中国科学: 物理学力学天文学 52 252010 Google Scholar Gao Z P, Wang Y J, Li Q F, Liu L 2022 Sci. China Phys. Mech. 52 252010 Google Scholar
[12]	骆仕杰, 韩抒真 2023 小型微型计算机系统网络首发 [2023-03-05] Luo S J, Han S Z 2023 J. Chin. Comp. Syst. Online First (in Chinese)
[13]	王玉东, 王忠海, 周荣, 陈秀莲, 覃雪, 刘军 2019 核电子学与探测技术 39 567 Wang Y D, Wang Z H, Zhou R, Chen X L, Qin X, Liu J 2019 Nucl. Electron. Detect. Technol. 39 567
[14]	黎威, 龙连春, 刘静毅, 杨洋 2022 71 060202 Google Scholar Li W, Long L C, Liu J Y, Yang Y 2022 Acta Phys. Sin. 71 060202 Google Scholar
[15]	崔静静, 胡泽文, 任萍 2022 情报科学 40 90 Google Scholar Cui J J, Hu Z W, Ren P 2022 Inf. Sci. 40 90 Google Scholar
[16]	李勇男 2018 情报科学 36 80 Google Scholar Li Y N 2018 Inf. Sci. 36 80 Google Scholar
[17]	Lin S, Luo W 2019 Multivar. Behav. Res. 54 578 Google Scholar
[18]	Song S, Park C G 2019 Sustainability 11 6976 Google Scholar
[19]	肖燚, 郭亚会, 李明蔚, 付永硕, 孙峰 2022 北京师范大学学报(自然科学版) 58 261 Google Scholar Xiao Y, Guo Y H, Li M W, Guo Y S, Sun F 2022 J. Beijing Normal Univ. (Nat. Sci.) 58 261 Google Scholar
[20]	卢小宾, 张杨燚, 杨冠灿, 行佳鑫 2022 情报学报 41 1059 Google Scholar Lu X B, Zhang Y Y, Yang G C, Xing J X 2022 Inf. Sci. 41 1059 Google Scholar
[21]	Pei Y L, Li D D, Xue W X 2020 Concurr. Comp-Pract E 32 e5515
[22]	院琳, 杨雪松, 王秉中 2019 68 170503 Google Scholar Yuan L, Yang X S, Wang B Z 2019 Acta Phys. Sin. 68 170503 Google Scholar
[23]	赵振宇, 刘宇帆, 刘善存, 马海波 2023 北京航空航天大学学报 (社会科学版) 网络首发 [2023-03-05] Zhao Z Y, Liu Y F, Liu S C, Ma H B 2023 J. Beijing Univ. Aeronaut. Astronaut (Soc. Sci. Ed.) Online First

[1]	邓祥文, 伍力源, 赵锐, 王嘉鸥, 赵丽娜. 机器学习在光电子能谱中的应用及展望. , 2024, 73(21): 210701. doi: 10.7498/aps.73.20240957
[2]	宋睿, 刘雪梅, 王海滨, 吕皓, 宋晓艳. 机器学习辅助的WC-Co硬质合金硬度预测. , 2024, 73(12): 126201. doi: 10.7498/aps.73.20240284
[3]	张桥, 谭薇, 宁勇祺, 聂国政, 蔡孟秋, 王俊年, 朱慧平, 赵宇清. 基于机器学习和第一性原理计算的Janus材料的预测. , 2024, 73(23): 230201. doi: 10.7498/aps.73.20241278
[4]	张旭, 丁进敏, 侯晨阳, 赵一鸣, 刘鸿维, 梁生. 基于机器学习的激光匀光整形方法. , 2024, 73(16): 164205. doi: 10.7498/aps.73.20240747
[5]	张嘉晖. 蛋白质计算中的机器学习. , 2024, 73(6): 069301. doi: 10.7498/aps.73.20231618
[6]	张逸凡, 任卫, 王伟丽, 丁书剑, 李楠, 常亮, 周倩. 机器学习结合固溶强化模型预测高熵合金硬度. , 2023, 72(18): 180701. doi: 10.7498/aps.72.20230646
[7]	管星悦, 黄恒焱, 彭华祺, 刘彦航, 李文飞, 王炜. 生物分子模拟中的机器学习方法. , 2023, 72(24): 248708. doi: 10.7498/aps.72.20231624
[8]	牟家连, 吕军光, 孙希磊, 兰小飞, 黄永盛. 环形正负电子对撞机带电粒子鉴别的飞行时间探测器. , 2023, 72(12): 122901. doi: 10.7498/aps.72.20222271
[9]	郭唯琛, 艾保全, 贺亮. 机器学习回归不确定性揭示自驱动活性粒子的群集相变. , 2023, 72(20): 200701. doi: 10.7498/aps.72.20230896
[10]	康俊锋, 冯松江, 邹倩, 李艳杰, 丁瑞强, 钟权加. 基于机器学习的非线性局部Lyapunov向量集合预报订正. , 2022, 71(8): 080503. doi: 10.7498/aps.71.20212260
[11]	张嘉伟, 姚鸿博, 张远征, 蒋伟博, 吴永辉, 张亚菊, 敖天勇, 郑海务. 通过机器学习实现基于摩擦纳米发电机的自驱动智能传感及其应用. , 2022, 71(7): 078702. doi: 10.7498/aps.71.20211632
[12]	黎威, 龙连春, 刘静毅, 杨洋. 基于机器学习的无机磁性材料磁性基态分类与磁矩预测. , 2022, 71(6): 060202. doi: 10.7498/aps.71.20211625
[13]	张丰, 刘虎, 祝凤荣. 膝区宇宙线广延大气簇射次级成分的特征. , 2022, 71(24): 249601. doi: 10.7498/aps.71.20221556
[14]	林键, 叶梦, 朱家纬, 李晓鹏. 机器学习辅助绝热量子算法设计. , 2021, 70(14): 140306. doi: 10.7498/aps.70.20210831
[15]	陈江芷, 杨晨温, 任捷. 基于波动与扩散物理系统的机器学习. , 2021, 70(14): 144204. doi: 10.7498/aps.70.20210879
[16]	黄志成, 周勋秀, 黄代绘, 贾焕玉, 陈松战, 马欣华, 刘栋, 阿西克古, 赵兵, 陈林, 王培汉. 高海拔宇宙线观测实验中scaler模式的模拟研究. , 2021, 70(19): 199301. doi: 10.7498/aps.70.20210632
[17]	韩瑞龙, 蔡明辉, 杨涛, 许亮亮, 夏清, 韩建伟. 宇宙线高能粒子对测试质量充电机制. , 2021, 70(22): 229501. doi: 10.7498/aps.70.20210747
[18]	杨自欣, 高章然, 孙晓帆, 蔡宏灵, 张凤鸣, 吴小山. 铅基钙钛矿铁电晶体高临界转变温度的机器学习研究. , 2019, 68(21): 210502. doi: 10.7498/aps.68.20190942
[19]	周勋秀, 王新建, 黄代绘, 贾焕玉, 吴超勇. 近地雷暴电场与羊八井地面宇宙线关联的模拟研究. , 2015, 64(14): 149202. doi: 10.7498/aps.64.149202
[20]	王俊芳, 郄秀书, 卢红, 张吉龙, 于晓霞, 石峰. 雷暴电场对宇宙射线次级粒子子的影响研究. , 2012, 61(15): 159202. doi: 10.7498/aps.61.159202

计量

文章访问数: 3685
PDF下载量: 99
被引次数: 0

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

搜索

留言板