Discrete and Continuous Models and Applied Computational ScienceDiscrete and Continuous Models and Applied Computational ScienceDiscrete and Continuous Models and Applied Computational Science2658-46702658-7149Peoples' Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)8295ArticlesСтатьиMethods of e/π Identification with the Transition Radiation Detector in the CBM ExperimentМетоды идентификации e/π с помощью детектора переходного излучения в эксперименте СВМAkishinaE PАкишинаЕлена Павловна ; Joint Institute for Nuclear ResearchЛаборатория информационных технологий; Объединённый институт ядерных исследований-AkishinaT PАкишинаТатьяна Павловна ; Joint Institute for Nuclear ResearchЛаборатория информационных технологий; Объединённый институт ядерных исследованийtanaki@gmail.comDerenovskayaO YuДереновскаяОльга Юрьевна ; Joint Institute for Nuclear ResearchЛаборатория информационных технологий; Объединённый институт ядерных исследованийodenisova@jinr.ruIvanovV VИвановВиктор Владимирович ; Joint Institute for Nuclear ResearchЛаборатория информационных технологий; Объединённый институт ядерных исследованийivanov@jinr.ruJoint Institute for Nuclear ResearchОбъединённый институт ядерных исследований020220102.2NO2.2 (2010)№2.2 (2010)768408092016Copyright ©; 2010, Акишина Е.П., Акишина Т.П., Дереновская О.Ю., Иванов В.В.2010Акишина Е.П., Акишина Т.П., Дереновская О.Ю., Иванов В.В.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rudn.ru/miph/article/view/8295A problem of e/π identification using n-layered transition radiation detector (TRD) in the CBM experiment is considered. With this aim, we elaborated algorithms and implemented various approaches. We discuss the characteristic properties of the energy losses by electrons and pions in the TRD layers and special features of applying artificial neural networks (ANN) and statistical methods to the problem under consideration. A comparative analysis is performed on the power of the statistical criteria and ANN.Рассмотрена задача идентификации электронов и пионов в детекторе переходного излучения (TRD) эксперимента СВМ. С этой целью разработаны разные алгоритмы и подходы. Обсуждаются характерные свойства энергетических потерь электронов и пионов в слоях TRD и особенности применения искусственных нейронных сетей (ИНС) и статистических методов для решения рассматриваемой проблемы. Проведен сравнительный анализ мощностей статистических критериев и ИНС.general statistical methodsmultivariate analysispattern recognitionCBM experimenttransition radiation detector TRDстатистические методы анализа данныхмногомерные методы анализа данныхметоды распознавания образовэксперимент СВМдетектор переходного излучения TRD1.Letter of Intent for the Compressed Baryonic Matter experiment. - http://www. gsi.de/documents/DOC-2004-Jan-116-2.pdf.2.The CBM Collaboration. CBM Compressed Baryonic Matter Experiment. Technical Status Report: Techrep / GSI. - Darmstadt, 2005. - http://www.gsi.de/ onTEAM/dokumente/public/DOC-2005-Feb-447e.html.3.Statistical Methods in Experimental Physics / W. T. Eadie, D. Dryard, F. E. James et al. - Amsterdam-London: North-Holland Pub. Comp, 1971.4.Zrelov P. V., Ivanov V. V. The Relativistic Charged Particles Identification Method based on the Goodness-of-Fit 3 -Criterion // Nucl. Instr. and Methods in Phys. Res. - 1991. - Vol. A310. - Pp. 623-630.5.Electron/Pion Identification in the CBM TRD Applying a Goodness-of-Fit Criterion / E. P. Akishina, T. P. Akishina, V. V. Ivanov et al. // Particles and Nuclei, Letters. - 2008. - Vol. 5, No 2. - Pp. 202-218.6.Акишина Т. П., Дереновская О. Ю., Иванов В. В. Об идентификации электронов и пионов с помощью многослойного перцептрона в детекторе переходного излучения эксперимента СВМ // Вестник РУДН, Серия «Математика. Информатика. Физика». - 2010. - № 1. - С. 100-109.