Paricle identification at VAMOS++ with machine learning techniques
Y Cho
,
Y.H Kim
,
S Choi
,
J Park
,
S Bae
,
K.I Hahn
,
Y Son
,
A Navin
(1)
,
A Lemasson
(1)
,
M Rejmund
(1)
,
D Ramos
(1)
,
D Ackermann
(1)
,
A Utepov
(1)
,
C Fourgeres
(1)
,
J.C Thomas
(1)
,
J Goupil
(1)
,
G Fremont
(1)
,
G de France
(1)
,
Y.X Watanabe
,
Y Hirayama
,
S Jeong
,
T Niwase
,
H Miyatake
,
P Schury
,
M Rosenbusch
,
K Chae
,
C Kim
,
S Kim
,
G.M Gu
,
M.J Kim
,
P John
,
A Andreev
,
W Korten
(2)
,
F Recchia
,
G de Angelis
,
R. Perez Vidal
,
K Rezynkina
,
J Ha
,
F Didierjean
(3)
,
P Marini
(4)
,
D Treasa
(4)
,
I Tsekhanovich
(4)
,
J Dudouet
(5)
,
S Bhattacharyya
,
G Mukherjee
,
R Banik
,
S Bhattacharya
,
M Mukai
1
GANIL -
Grand Accélérateur National d'Ions Lourds
2 CEA-LETI - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives - Laboratoire d'Electronique et de Technologie de l'Information
3 IPHC - Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien
4 CENBG - Centre d'Etudes Nucléaires de Bordeaux Gradignan
5 IPNL - Institut de Physique Nucléaire de Lyon
2 CEA-LETI - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives - Laboratoire d'Electronique et de Technologie de l'Information
3 IPHC - Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien
4 CENBG - Centre d'Etudes Nucléaires de Bordeaux Gradignan
5 IPNL - Institut de Physique Nucléaire de Lyon
Y Cho
- Fonction : Auteur
Y.H Kim
- Fonction : Auteur
S Choi
- Fonction : Auteur
J Park
- Fonction : Auteur
S Bae
- Fonction : Auteur
K.I Hahn
- Fonction : Auteur
Y Son
- Fonction : Auteur
A Lemasson
- Fonction : Auteur
- PersonId : 3871
- IdHAL : antoine-lemasson
- ORCID : 0000-0002-9434-8520
- IdRef : 152663169
Y.X Watanabe
- Fonction : Auteur
Y Hirayama
- Fonction : Auteur
S Jeong
- Fonction : Auteur
T Niwase
- Fonction : Auteur
H Miyatake
- Fonction : Auteur
P Schury
- Fonction : Auteur
M Rosenbusch
- Fonction : Auteur
K Chae
- Fonction : Auteur
C Kim
- Fonction : Auteur
S Kim
- Fonction : Auteur
G.M Gu
- Fonction : Auteur
M.J Kim
- Fonction : Auteur
P John
- Fonction : Auteur
A Andreev
- Fonction : Auteur
F Recchia
- Fonction : Auteur
G de Angelis
- Fonction : Auteur
R. Perez Vidal
- Fonction : Auteur
K Rezynkina
- Fonction : Auteur
J Ha
- Fonction : Auteur
P Marini
- Fonction : Auteur
- PersonId : 748921
- IdHAL : paola-marini
- ORCID : 0000-0001-9537-8126
- IdRef : 258994266
J Dudouet
- Fonction : Auteur
- PersonId : 181375
- IdHAL : jeremie-dudouet
- ORCID : 0000-0002-9018-6763
- IdRef : 191249076
S Bhattacharyya
- Fonction : Auteur
G Mukherjee
- Fonction : Auteur
R Banik
- Fonction : Auteur
S Bhattacharya
- Fonction : Auteur
M Mukai
- Fonction : Auteur
Résumé
Multi-nucleon transfer reaction between 136Xe beam and 198Pt target was performed using the VAMOS++ spectrometer at GANIL to study the structure of n-rich nuclei around N=126. Unambiguous charge state identification was obtained by combining two supervised machine learning methods, deep neural network (DNN) and positional correction using a gradient-boosting decision tree (GBDT). The new method reduced the complexity of the kinetic energy calibration and outperformed the conventional method improving the charge state resolution by 8%.