Zu Problemen der Flüssigszintillationsspektroskopie bei Transactiniden-Experimenten

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich vorwiegend mit Detektionsproblemen, die bei Experimenten zur Chemie der Transactiniden mit dem schnellen Flüssig-Flüssig-Extraktionssystem SISAK auftraten. Bei diesen Experimenten wird als Detektionsmethode die Flüssigszintillationsspektroskopie (LSC) eingesetzt. Es werden Szintillationspulse registriert, die für das verursachende Teilchen charakteristische Formen zeigen, die unterschieden werden müssen. Am Beispiel der Auswertung des SISAK-Experimentes zur Chemie des Rutherfordiums vom November 1998 wurde gezeigt, dass es mit den herkömmlichen Verfahren zur Pulsformdiskriminierung nicht möglich ist, die aus dem Zerfall der Transactiniden stammenden alpha-Ereignisse herauszufiltern. Ursache dafür ist ein hoher Untergrund, der in erster Linie von beta/gamma-Teilchen, Spaltfragmenten und pile ups verursacht wird. Durch die Verfügbarkeit von Transientenrecordern ergeben sich neue Möglichkeiten für eine digitale Pulsformdiskriminierung. In dieser Arbeit wird erstmals die Methode der digitalen Pulsformdiskriminierung mit künstlichen neuronalen Netzen (PSD-NN) vorgestellt. Es wurde im Zuge der Auswertung des SISAK-Experimentes vom Februar 2000 gezeigt, dass neuronale Netze in der Lage sind, Pulsformen automatisch richtig zu klassifizieren. Es ergeben sich nahezu untergrundfreie alpha-Flüssigszintillationsspektren. Es werden Vor- und Nachteile der neuen Methode diskutiert. Es ist dadurch möglich geworden, in SISAK-Experimenten Transactinidenatome anhand ihres Zerfalls eindeutig zu charakterisieren. Das SISAK-System kann somit bei Experimenten zum Studium des chemischen Verhaltens von Transactiniden in flüssiger Phase eingesetzt werden.____

Lernen mit einer Hybride aus Lernendem Klassifizierendem System und Selbstorganisierender Karte

Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, hat sich eine ganze Reihe von Verfahren etabliert, die von biologischen Vorbildern inspiriert sind. Die prominentesten Vertreter derartiger Verfahren sind zum einen Evolutionäre Algorithmen, zum anderen Künstliche Neuronale Netze. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Systems zum maschinellen Lernen, das Charakteristika beider Paradigmen in sich vereint: Das Hybride Lernende Klassifizierende System (HCS) wird basierend auf dem reellwertig kodierten eXtended Learning Classifier System (XCS), das als Lernmechanismus einen Genetischen Algorithmus enthält, und dem Wachsenden Neuralen Gas (GNG) entwickelt. Wie das XCS evolviert auch das HCS mit Hilfe eines Genetischen Algorithmus eine Population von Klassifizierern - das sind Regeln der Form [WENN Bedingung DANN Aktion], wobei die Bedingung angibt, in welchem Bereich des Zustandsraumes eines Lernproblems ein Klassifizierer anwendbar ist. Beim XCS spezifiziert die Bedingung in der Regel einen achsenparallelen Hyperquader, was oftmals keine angemessene Unterteilung des Zustandsraumes erlaubt. Beim HCS hingegen werden die Bedingungen der Klassifizierer durch Gewichtsvektoren beschrieben, wie die Neuronen des GNG sie besitzen. Jeder Klassifizierer ist anwendbar in seiner Zelle der durch die Population des HCS induzierten Voronoizerlegung des Zustandsraumes, dieser kann also flexibler unterteilt werden als beim XCS. Die Verwendung von Gewichtsvektoren ermöglicht ferner, einen vom Neuronenadaptationsverfahren des GNG abgeleiteten Mechanismus als zweites Lernverfahren neben dem Genetischen Algorithmus einzusetzen. Während das Lernen beim XCS rein evolutionär erfolgt, also nur durch Erzeugen neuer Klassifizierer, ermöglicht dies dem HCS, bereits vorhandene Klassifizierer anzupassen und zu verbessern. Zur Evaluation des HCS werden mit diesem verschiedene Lern-Experimente durchgeführt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in einer Reihe von Lernproblemen aus den Bereichen der Klassifikation, der Funktionsapproximation und des Lernens von Aktionen in einer interaktiven Lernumgebung unter Beweis gestellt.