F. Zhang
F. R. Zhu
S. M. Liu
Y. C. Hao
C. He
J. Hou
Z. Li
Zhen Cao
F. Aharonian
Q. An
Axikegu
L. X. Bai
Y. X. Bai
Y. W. Bao
D. Bastieri
X. J. Bi
Y. J. Bi
H. Cai
J. T. Cai
Zhe Cao
J. Chang
J. F. Chang
B. M. Chen
E. S. Chen
J. Chen
Liang Chen
Liang Chen
Long Chen
M. J. Chen
M. L. Chen
Q. H. Chen
S. H. Chen
S. Z. Chen
T. L. Chen
X. L. Dai
Z. G. Dai
Danzen gluobu
D. della Volpe
X. J. Dong
K. K. Duan
J. H. Fan
Y. Z. Fan
Z. X. Fan
J. Fang
K. Fang
C. F. Feng
L. Feng
S. H. Feng
Y. L. Feng
B. Gao
C. D. Gao
L. Q. Gao
Q. Gao
W. Gao
M. M. Ge
L S. Geng
G. H. Gong
Q. B. Gou
M. H. Gu
F. L. Guo
J. G. Guo
X. L. Guo
Y. Q. Guo
Y. Y. Guo
Y. A. Han
H. H. He
H. N. He
J. C. He
S. L. He
X. B. He
Y. He
M. Heller
Y. K. Hor
C. Hou
H. B. Hu
S. Hu
S. C. Hu
X. J. Hu
D. H. Huang
Q. L. Huang
W. H. Huang
X. T. Huang
X. Y. Huang
Z. C. Huang
F. Ji
X. L. Ji
H. Y. Jia
K. Jiang
Z. J. Jiang
C. Jin
T. Ke
D. Kuleshov
K. Levochkin
B. B. Li
Cheng Li
Cong Li
F. Li
H. B. Li
H. C. Li
H. Y. Li
J. Li
K. Li
W. L. Li
X. R. Li
Xin Li
Xin Li
Y. Li
Y. Z. Li
Zhe Li
Zhuo Li
E. W. Liang
Y. F. Liang
S. J. Lin
B. Liu
C. Liu
D. Liu
H. Liu
H. D. Liu
J. Liu
J. L. Liu
J. S. Liu
J. Y. Liu
M. Y. Liu
R. Y. Liu
S. M. Liu
W. Liu
Y. Liu
Y. N. Liu
Z. X. Liu
W. J. Long
R. Lu
H. K. Lv
B. Q. Ma
L. L. Ma
X. H. Ma
J. R. Mao
A. Masood
Z. Min
W. Mitthumsiri
T. Montaruli
Y. C. Nan
B. Y. Pang
P. Pattarakijwanich
Z. Y. Pei
M. Y. Qi
Y. Q. Qi
B. Q. Qiao
J. J. Qin
D. Ruffolo
V. Rulev
A. Saiz
L. Shao
O. Shchegolev
X. D. Sheng
J. Y. Shi
H. C. Song
Yu. V. Stenkin
V. Stepanov
Y. Su
Q. N. Sun
X. N. Sun
Z. B. Sun
P. H. T. Tam
Z. B. Tang
W. W. Tian
B. D. Wang
C. Wang
H. Wang
H. G. Wang
J. C. Wang
J. S. Wang
L. P. Wang
L. Y. Wang
R. N. Wang
W. Wang
W. Wang
X. G. Wang
Xiaojie Wang, Missouri University of Science and TechnologyFollow
X. Y. Wang
Y. Wang
Y. D. Wang
Y. J. Wang
Y. P. Wang
Z. H. Wang
Z. X. Wang
Zhen Wang
Zheng Wang
D. M. Wei
J. J. Wei
Y. J. Wei
T. Wen
C. Y. Wu
H. R. Wu
S. Wu
W. X. Wu
X. F. Wu
S. Q. Xi
J. Xia
J. J. Xia
G. M. Xiang
D. X. Xiao
G. Xiao
H. B. Xiao
G. G. Xin
Y. L. Xin
Y. Xing
D. L. Xu
R. X. Xu
L. Xue
D. H. Yan
J. Z. Yan
C. W. Yang
F. F. Yang
J. Y. Yang
L. L. Yang
M. J. Yang
R. Z. Yang
S. B. Yang
Y. H. Yao
Z. G. Yao
Y. M. Ye
L. Q. Yin
N. Yin
X. H. You
Z. Y. You
Y. H. Yu
Q. Yuan
H. D. Zeng
T. X. Zeng
W. Zeng
Z. K. Zeng
M. Zha
X. X. Zhai
B. B. Zhang
H. M. Zhang
H. Y. Zhang
J. L. Zhang
J. W. Zhang
L. X. Zhang
Li Zhang
Lu Zhng
P. F. Zhang
P. P. Zhang
R. Zhang
S. R. Zhang
S. S. Zhng
X. Zhang
X. P. Zhang
Y. F. Zhang
Y. L. Zhang
Yi Zhang
Yong Zhang
B. Zhao
J. Zhao
L. Zhao
L. Z. Zhao
S. P. Zhao
F. Zheng
Y. Zheng
B. Zhou
H. Zhou
J. N. Zhou
P. Zhou
R. Zhou
X. X. Zhou
C. G. Zhu
F. R. Zhu
H. Zhu
K. J. Zhu
X. Zuo

Abstract

Identification of proton and gamma plays an essential role in ultra-high energy gamma-ray astronomy with LHAASO-KM2A. In this work, two neural networks (deep neural networks (DNN) and graph neural networks (GNN)) are applied to distinguish proton and gamma in the LHAASOKM2A simulation data. The receiver operating characteristic (ROC) curves are used to evaluate the quality of the model. Both KM2A-DNN and KM2A-GNN models give higher Area Under Curve (AUC) scores than the traditional baseline model.

Department(s)

Physics

Publication Status

Open Access

Comments

National Natural Science Foundation of China, Grant 11947404

International Standard Serial Number (ISSN)

1824-8039

Document Type

Article - Conference proceedings

Document Version

Citation

File Type

text

Language(s)

English

Rights

© 2025 Sissa Medialab Srl, All rights reserved.

Publication Date

18 Mar 2022

Download

Full Text Link

Share

 
COinS