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The present work describes a neural particle classifier system based on topological mapping of the segmented information provided by a high-energy calorimeter, a detector that measures the energy of incoming particles. The achieved classification efficiencies are above 97.50% for the higher energy particle beams, even when experimental data exhibit unavoidable contamination due to the particle beam generation process, what could jeopardize the classifier performance. Some deterioration in the performance for the lower energy range is also discussed. The reduction on the dimensionality of the data input space caused by the topological mapping may be very helpful when online implementation of the classifier is required. O presente trabalho apresenta um sistema classificador baseado em redes neurais aplicadas a um mapeamento topológico da informação segmentada fornecida por um calorimetro de altas energias. Este detector mede a energia das particulas incidentes em feixes experimentais. A eficiência de classificação atingida fica acima de 97,50% para feixes de mais alta energia, mesmo quando os dados experimentais apresentam uma inevitável contaminação ocasionada durante o processo de produção das partículas. Alguma deterioração da qualidade do classificador encontrada para feixes de mais baixa energia também é discutida. A redução no número de dimensões do espaço de entrada, causada pelo mapeamento topológico, pode ser muito importante quando a implementação do classificador para operação online for considerada

Neural networks to identify particles using topological properties of calorimeters