在本文中，我們建議使用卷積神經網絡（CNN）來改善輕子對撞機上希格斯玻色子-膠子有效耦合的精度。 CNN用于識別希格斯玻色子和Z玻色子相關的生產過程，希格斯玻色子在質心能量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數據從1.94％降低到約1.28％，使用蒙特卡羅模擬中的herwig數據可以從1.82％降低到約1.22％。 此外，使用不同最終狀態成分的CNN的性能表明，領先和次領先射流成分的能量分布在識別中起主要作用，與使用常規CNN相比，使用CNN進行有效耦合的最佳不確定性降低了約35％。