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).

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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.

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图 2 随机森林算法建模流程图

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

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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

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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.

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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.

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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