Рис. 9. Дерево вариантов (показана малая часть конечных ветвей)
Алгоритм дерева поиска имеет высокую степень адаптации к раз-
личным возможным зависимостям зарядов от координат и обеспе-
чивает автоматическую настройку динамических диапазонов разных
каналов, которые могут значительно отличаться для разных частей
коллектора.
Для коллекторов, состоящих из пяти и более частей, типичным
является случай, когда лавина делится между тремя-четырьмя частя-
ми, а остальные элементы коллектора регистрируют только шум пер-
вого вида. Алгоритм дерева поиска имеет полезное свойство: в на-
чальных ветвях определяется примерная область, к которой относит-
ся событие, и неинформативные элементы коллектора автоматически
исключаются из рассмотрения. При этом их зашумленность не ска-
зывается на разрешении системы в целом. Подобное автоматическое
определение значимости входных данных наблюдается в работе ней-
ронных сетей. Этот факт приближает описываемый метод к работе
систем искусственного интеллекта.
Результаты экспериментального сравнения классического ме-
тода и метода дерева поиска.
Проведено экспериментальное тести-
рование описываемых методов решения задачи (1), а также сравнение
работыклассического метода (при использовании промежуточных ко-
ординат и калибровочных таблиц) и разработанного метода определе-
ния координат событий. Для исследований был применен созданный
82 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2009. № 1
