在本文中，我們建議使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來改善輕子對撞機(jī)上希格斯玻色子-膠子有效耦合的精度。 CNN用于識(shí)別希格斯玻色子和Z玻色子相關(guān)的生產(chǎn)過程，希格斯玻色子在質(zhì)心能量250 GeV和積分光度5 ab處衰變成膠子對，而Z玻色子衰變成輕子對。 -1。 通過使用CNN，有效的耦合測量的不確定性可以使用pythia數(shù)據(jù)從1.94％降低到約1.28％，使用蒙特卡羅模擬中的herwig數(shù)據(jù)可以從1.82％降低到約1.22％。 此外，使用不同最終狀態(tài)成分的CNN的性能表明，領(lǐng)先和次領(lǐng)先射流成分的能量分布在識(shí)別中起主要作用，與使用常規(guī)CNN相比，使用CNN進(jìn)行有效耦合的最佳不確定性降低了約35％。