Розробка методики навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики заключается в том, что она проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. За счет использования предложенной методики не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления данных не нужны предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10–18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Данная методика позволит проводить обучение искуственных нейронных сетей за счёт обучения параметров и архитектуры, определить еффективные мероприятия для повышения еффективности функционирования искуственных нейронных сетей. Использование данной методики позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и определить мероприятия для повышения еффективности обучения искуственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искуственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. За рахунок використання запропонованої методики не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка методики навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The method of training artificial neural networks for intelligent decision support systems is developed. A distinctive feature of the proposed method is that it provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function. If it is impossible to provide the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the learning of the parameters of the artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of architecture, type and parameters of the membership function is based on the computing resources of the tool and taking into account the type and amount of information supplied to the input of the artificial neural network. Due to the use of the proposed methodology, there is no accumulation of errors of training artificial neural networks as a result of processing information that is fed to the input of artificial neural networks. Also, a distinctive feature of the developed method is that the preliminary calculation data are not required for data calculation. The development of the proposed methodology is due to the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information with the uniqueness of decisions made. According to the results of the study, it is found that the mentioned training method provides on average 10–18 % higher efficiency of training artificial neural networks and does not accumulate errors during training. This method will allow training artificial neural networks through the learning of parameters and architecture, identifying effective measures to improve the efficiency of artificial neural networks. This methodology will allow reducing the use of computing resources of decision support systems and developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks; increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработана методика обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемой методики заключается в том, что она проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. За счет использования предложенной методики не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Также отличительной особенностью разработанной методики является то, что для вычисления данных не нужны предварительные расчетные данные. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанная методика обучения обеспечивает в среднем на 10–18 % более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Данная методика позволит проводить обучение искуственных нейронных сетей за счёт обучения параметров и архитектуры, определить еффективные мероприятия для повышения еффективности функционирования искуственных нейронных сетей. Использование данной методики позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки принятия решений и определить мероприятия для повышения еффективности обучения искуственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искуственных нейронных сетяхРозроблено методику навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що вона проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. За рахунок використання запропонованої методики не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Також відмінною особливістю розробленої методики є те, що для обчислення даних не потрібні попередні розрахункові дані. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначена методика навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначена методика дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури, визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Використання зазначеної методики дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки прийняття рішень та виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка моделі розподілу ресурсів автоматизованої системи управління спеціального призначення в умовах недостатності інформації про розвиток оперативної обстановки

The paper considers the task of allocating the resources of an automated control system for special purposes in conditions of insufficient information on the development of the operational situation. The object of research is an automated control system for special purposes in the face of uncertainty in the operational environment and limited computing resources. One of the most problematic places in the distribution of resources of an automated control system is the low quality of planning, distribution and use of resources of an automated system in conditions of insufficient information about the operational situation and the inability to predict the actions of the enemy. This reduces the efficiency of both the system itself and its application. The scientific problem is solved with the help of developing a model for the distribution of system resources with the possible appearance of a lot of perturbations at the input, taking into account the features of the current operational situation in the course of the armed conflict and allows forecasting the state of the automated control system. In the course of the study, the authors of the work used the basic principles of queuing theory, automation theory, the theory of complex technical systems, as well as general scientific methods of cognition, namely analysis and synthesis. The novelty of the proposed model lies in the fact that it allows to justify the decomposition of the system. This allows to present a solution to the vector optimization problem in the binary relations of conflict, assistance and indifference. It also takes into account the operational environment and allows predicting the state of the system taking into account external influences, constructing utility functions and guaranteed payoff, as well as a numerical optimization scheme on this set. The proposed model will improve the efficiency of information processing due to its distribution and rational use of available computing resources. It is advisable to use the research results when planning the configuration of the data transmission system and at the stage of operational control of the resources of these systems.В работе рассмотрена задача распределения ресурсов автоматизированной системы управления специального назначения в условиях недостаточности информации про развитие оперативной обстановки. Объектом исследования является автоматизированная система управления специального назначения в условиях неопределенности оперативной обстановки и ограниченности вычислительных ресурсов. Одним из самых проблемных мест при распределении ресурсов автоматизированной системы управления является низкое качество планирования, распределения и использования ресурсов автоматизированной системы в условиях недостаточности информации про оперативную обстановку и отсутствие возможности прогнозирования действий противника. Это снижает эффективность как самой системы, так и ее применения. Научная задача решена с помощью разработки модели распределения ресурсов системы при возможном появлении на входе множества возмущений, учитывающих особенности текущей оперативной обстановки протекания вооруженного конфликта и позволяет провести прогнозирование состояния автоматизированной системы управления. В ходе проведенного исследования авторами работы были использованы основные положения теории массового обслуживания, теории автоматизации, теории сложных технических систем, а также общенаучные методы познания, а именно анализа и синтеза. Новизна предложенной модели заключается в том, что она позволяет обосновать декомпозицию системы. Это позволяет представить решение векторной задачи оптимизации в бинарных отношениях конфликта, содействия и безразличия. А также учитывает оперативную обстановку и позволяет провести прогнозирование состояния системы с учетом внешних воздействий, построить функции полезности и гарантированного выигрыша, а также численную схему оптимизации на этом множестве. Предложенная модель позволит повысить оперативность обработки информации за счет ее распределения и рационального использования имеющихся вычислительных ресурсов. Результаты исследования целесообразно использовать при планировании конфигурации системы передачи данных и на этапе оперативного управлении ресурсами указанных систем.У роботі розглянута задача розподілу ресурсів автоматизованої системи управління спеціального призначення в умовах недостатності інформації про розвиток оперативної обстановки. Об'єктом дослідження є автоматизована система управління спеціального призначення в умовах невизначеності оперативної обстановки та обмеженості обчислювальних ресурсів. Одним з найбільш проблемних місць при розподілі ресурсів автоматизованої системи управління є низька якість планування, розподілу та використання ресурсів автоматизованої системи в умовах недостатності інформації про оперативну обстановку та відсутність можливості прогнозування дій противника. Це знижує ефективність як самої системи, так і її застосування. Наукове завдання вирішено за дпомогою розробки моделі розподілу ресурсів системи за умови можливої появи на вході безлічі збурень, що враховує особливості поточної оперативної обстановки протікання збройного конфлікту та дозволяє провести прогнозування стану автоматизованої системи управління. В ході проведеного дослідження авторами роботи були використані основні положення теорії масового обслуговування, теорії автоматизації, теорії складних технічних систем, а також загальнонаукові методи пізнання, а саме аналізу та синтезу. Новизна запропонованої моделі полягає в тому, що вона дозволяє обґрунтувати декомпозицію системи. Це дозволяє представити рішення векторного завдання оптимізації в бінарних відношеннях конфлікту, сприяння та байдужності. А також враховує оперативну обстановку та дозволяє провести прогнозування стану системи з урахуванням зовнішніх впливів, побудувати функції корисності та гарантованого виграшу, а також чисельну схему оптимізації на цій множині. Запропонована модель дозволить підвищити оперативність обробки інформації за рахунок її розподілу та раціонального використання наявних обчислювальних ресурсів. Результати дослідження доцільно використовувати під час планування конфігурації системи передачі даних та на етапі оперативного управління ресурсами зазначених систем

Розробка методу навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка моделі розподілу ресурсів автоматизованої системи управління спеціального призначення в умовах недостатності інформації про розвиток оперативної обстановки

The paper considers the task of allocating the resources of an automated control system for special purposes in conditions of insufficient information on the development of the operational situation. The object of research is an automated control system for special purposes in the face of uncertainty in the operational environment and limited computing resources. One of the most problematic places in the distribution of resources of an automated control system is the low quality of planning, distribution and use of resources of an automated system in conditions of insufficient information about the operational situation and the inability to predict the actions of the enemy. This reduces the efficiency of both the system itself and its application. The scientific problem is solved with the help of developing a model for the distribution of system resources with the possible appearance of a lot of perturbations at the input, taking into account the features of the current operational situation in the course of the armed conflict and allows forecasting the state of the automated control system. In the course of the study, the authors of the work used the basic principles of queuing theory, automation theory, the theory of complex technical systems, as well as general scientific methods of cognition, namely analysis and synthesis. The novelty of the proposed model lies in the fact that it allows to justify the decomposition of the system. This allows to present a solution to the vector optimization problem in the binary relations of conflict, assistance and indifference. It also takes into account the operational environment and allows predicting the state of the system taking into account external influences, constructing utility functions and guaranteed payoff, as well as a numerical optimization scheme on this set. The proposed model will improve the efficiency of information processing due to its distribution and rational use of available computing resources. It is advisable to use the research results when planning the configuration of the data transmission system and at the stage of operational control of the resources of these systems.В работе рассмотрена задача распределения ресурсов автоматизированной системы управления специального назначения в условиях недостаточности информации про развитие оперативной обстановки. Объектом исследования является автоматизированная система управления специального назначения в условиях неопределенности оперативной обстановки и ограниченности вычислительных ресурсов. Одним из самых проблемных мест при распределении ресурсов автоматизированной системы управления является низкое качество планирования, распределения и использования ресурсов автоматизированной системы в условиях недостаточности информации про оперативную обстановку и отсутствие возможности прогнозирования действий противника. Это снижает эффективность как самой системы, так и ее применения. Научная задача решена с помощью разработки модели распределения ресурсов системы при возможном появлении на входе множества возмущений, учитывающих особенности текущей оперативной обстановки протекания вооруженного конфликта и позволяет провести прогнозирование состояния автоматизированной системы управления. В ходе проведенного исследования авторами работы были использованы основные положения теории массового обслуживания, теории автоматизации, теории сложных технических систем, а также общенаучные методы познания, а именно анализа и синтеза. Новизна предложенной модели заключается в том, что она позволяет обосновать декомпозицию системы. Это позволяет представить решение векторной задачи оптимизации в бинарных отношениях конфликта, содействия и безразличия. А также учитывает оперативную обстановку и позволяет провести прогнозирование состояния системы с учетом внешних воздействий, построить функции полезности и гарантированного выигрыша, а также численную схему оптимизации на этом множестве. Предложенная модель позволит повысить оперативность обработки информации за счет ее распределения и рационального использования имеющихся вычислительных ресурсов. Результаты исследования целесообразно использовать при планировании конфигурации системы передачи данных и на этапе оперативного управлении ресурсами указанных систем.У роботі розглянута задача розподілу ресурсів автоматизованої системи управління спеціального призначення в умовах недостатності інформації про розвиток оперативної обстановки. Об'єктом дослідження є автоматизована система управління спеціального призначення в умовах невизначеності оперативної обстановки та обмеженості обчислювальних ресурсів. Одним з найбільш проблемних місць при розподілі ресурсів автоматизованої системи управління є низька якість планування, розподілу та використання ресурсів автоматизованої системи в умовах недостатності інформації про оперативну обстановку та відсутність можливості прогнозування дій противника. Це знижує ефективність як самої системи, так і її застосування. Наукове завдання вирішено за дпомогою розробки моделі розподілу ресурсів системи за умови можливої появи на вході безлічі збурень, що враховує особливості поточної оперативної обстановки протікання збройного конфлікту та дозволяє провести прогнозування стану автоматизованої системи управління. В ході проведеного дослідження авторами роботи були використані основні положення теорії масового обслуговування, теорії автоматизації, теорії складних технічних систем, а також загальнонаукові методи пізнання, а саме аналізу та синтезу. Новизна запропонованої моделі полягає в тому, що вона дозволяє обґрунтувати декомпозицію системи. Це дозволяє представити рішення векторного завдання оптимізації в бінарних відношеннях конфлікту, сприяння та байдужності. А також враховує оперативну обстановку та дозволяє провести прогнозування стану системи з урахуванням зовнішніх впливів, побудувати функції корисності та гарантованого виграшу, а також чисельну схему оптимізації на цій множині. Запропонована модель дозволить підвищити оперативність обробки інформації за рахунок її розподілу та раціонального використання наявних обчислювальних ресурсів. Результати дослідження доцільно використовувати під час планування конфігурації системи передачі даних та на етапі оперативного управління ресурсами зазначених систем

A summary of new predictive high frequency thermo-vibrational models in porous media

In this chapter, we consider the effect of mechanical vibration on the onset of convection in porous media. The porous media is saturated either by a pure fluid or by a binary mixture. The importance of transport model on stability diagrams are presented and discussed. The stability threshold for the Darcy-Brinkman case in the RaTc-R and kc-R diagrams are presented (where RaTc, kc and R are the critical Rayleigh number, the critical wave number and the vibration parameters respectively). It is shown that there is a significant deviation from the Darcy model. In the thermo-solutal case with the Soret effect, the influence of vibration on the reduction of multi-cellular convection is emphasized. A new analytical relation for obtaining the threshold of mono-cellular convection is derived. This relation shows how the separation factor Ψ is related to controlling parameters of the problem, Ψ = f (R, ε*, Le) when the wave number k -> 0. The importance of vibrational parameter definition is highlighted and it is shown how, by using a proper definition for vibrational parameter, we may obtain compact relationship. It is also shown how this result may be used to increase components separation

Measurement of the Forward-Backward Asymmetry in the B -> K(*) mu+ mu- Decay and First Observation of the Bs -> phi mu+ mu- Decay

We reconstruct the rare decays $B^+ \to K^+\mu^+\mu^-$, $B^0 \to K^{*}(892)^0\mu^+\mu^-$, and $B^0_s \to \phi(1020)\mu^+\mu^-$ in a data sample corresponding to $4.4 {\rm fb^{-1}}$ collected in $p\bar{p}$ collisions at $\sqrt{s}=1.96 {\rm TeV}$ by the CDF II detector at the Fermilab Tevatron Collider. Using $121 \pm 16$ $B^+ \to K^+\mu^+\mu^-$ and $101 \pm 12$ $B^0 \to K^{*0}\mu^+\mu^-$ decays we report the branching ratios. In addition, we report the measurement of the differential branching ratio and the muon forward-backward asymmetry in the $B^+$ and $B^0$ decay modes, and the $K^{*0}$ longitudinal polarization in the $B^0$ decay mode with respect to the squared dimuon mass. These are consistent with the theoretical prediction from the standard model, and most recent determinations from other experiments and of comparable accuracy. We also report the first observation of the $B^0_s \to \phi\mu^+\mu^- decay and measure its branching ratio${\mathcal{B}}(B^0_s \to \phi\mu^+\mu^-) = [1.44 \pm 0.33 \pm 0.46] \times 10^{-6}$using$27 \pm 6$signal events. This is currently the most rare$B^0_s$ decay observed.Comment: 7 pages, 2 figures, 3 tables. Submitted to Phys. Rev. Let

Search for a New Heavy Gauge Boson Wprime with Electron + missing ET Event Signature in ppbar collisions at sqrt(s)=1.96 TeV

We present a search for a new heavy charged vector boson $W^\prime$ decaying to an electron-neutrino pair in $p\bar{p}$ collisions at a center-of-mass energy of 1.96\unit{TeV}. The data were collected with the CDF II detector and correspond to an integrated luminosity of 5.3\unit{fb}^{-1}. No significant excess above the standard model expectation is observed and we set upper limits on $\sigma\cdot{\cal B}(W^\prime\to e\nu)$. Assuming standard model couplings to fermions and the neutrino from the $W^\prime$ boson decay to be light, we exclude a $W^\prime$ boson with mass less than 1.12\unit{TeV/}c^2 at the 95\unit{%} confidence level.Comment: 7 pages, 2 figures Submitted to PR

Measurements of the properties of Lambda_c(2595), Lambda_c(2625), Sigma_c(2455), and Sigma_c(2520) baryons

We report measurements of the resonance properties of Lambda_c(2595)+ and Lambda_c(2625)+ baryons in their decays to Lambda_c+ pi+ pi- as well as Sigma_c(2455)++,0 and Sigma_c(2520)++,0 baryons in their decays to Lambda_c+ pi+/- final states. These measurements are performed using data corresponding to 5.2/fb of integrated luminosity from ppbar collisions at sqrt(s) = 1.96 TeV, collected with the CDF II detector at the Fermilab Tevatron. Exploiting the largest available charmed baryon sample, we measure masses and decay widths with uncertainties comparable to the world averages for Sigma_c states, and significantly smaller uncertainties than the world averages for excited Lambda_c+ states.Comment: added one reference and one table, changed order of figures, 17 pages, 15 figure