在粒子物理实验中,读出系统采用触发机制来对数据进行判选,滤除本底噪声,保留有效事例,从而将数据率降低到合适的水平。随着粒子物理研究的深入,现代粒子物理实验往往需要更高的能量和更高的亮度,这使得实验规模、对撞频率、探测器通道数等都不断提高,产生的原始数据率急剧增加,给读出系统带来了极大的挑战。在这些实验中,传统的基于专用硬件的触发系统由于其模式简单固定,难以满足实验对复杂多变的触发模式的需求。对于一些重离子对撞实验,粒子之间的集体流行为不容忽视,传统的触发系统可能会破坏数据之间的关联性和复杂性。而且,由于电子学通道数量庞大,全局的触发信号扇出的难度也大大增加。因此,越来越多的实验采用“Trigger-less”数据读出方法,将前端所有的数据发送到后端,然后在后端使用计算机群对数据进行触发判选,从而降低数据率。这种将所有数据都交给后端处理的做法,既增加了前端数据传输的压力,也增加了后端数据处理的压力,所以现有的“Trigger-less”并不是一种全局最优的解决方案。在现代粒子物理实验中,由于反应过程复杂,难以获得精确的解析理论来指导数据的分类,这时候就需要使用科学研究的第四范式,也就是以数据为驱动,从数据中寻找分类规律。机器学习作为数据驱动型的研究方法,是人工智能的一个分支,主要研究的是设计一些“学习”算法,使计算机能够自动的从数据中寻找规律,来提高系统的性能。由于机器学习在复杂数据处理方面的优势,很快就受到了物理学家的广泛关注,并将其用于高能物理的数据分析中。使用机器学习的方法,可以高效地从大量的本底噪声中将有效事例挑选出来。在粒子物理实验中,触发判选实际上就是一个对数据进行分类的过程,将数据分为有效事例和本底噪声。本论文基于“Trigger-less”理念,将机器学习引入粒子物理实验的数据读出过程,提出了一个基于机器学习的新型数据读出方法,在读出系统前端实现数据的分类,在不损失有效信息的前提下降低对读出系统性能的要求。该读出方法不依赖于固定模式的触发机制,其分类依据完全来源于系统通过对输入数据自身行为特征的学习所获得的泛化能力,适应现代粒子物理实验复杂多变的触发判选需求。而且,由于机器学习的特点,该读出方法具有很强的通用性,能够应用于不同类型的粒子物理实验。本论文讨论了新型读出方法的几个关键问题,并在此基础上提出了一个读出系统的实现构架。该架构利用“快”、“慢”并行化结构,并结合FPGA全硬件的协处理,一方面能够实现数据的快速分类,保证实时性,另一方面能够实现数据的有效缓冲和读出,保证灵活性。根据该读出系统架构,本论文完成了一个原型电路的研制,并在软、硬件平台上进行事例分类的对比测试,验证了方法的可行性。这种从读出系统全局角度出发、将机器学习方法应用于粒子物理实验的读出过程的研究,是一个有益的尝试。