[发明专利]基于深度神经网络的托卡马克等离子体大破裂预测算法有效
| 申请号： | 202110992488.0 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113780522B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 杨宗谕;夏凡;宋显明;高喆;李宜轩;董云波;王硕 | 申请（专利权）人： | 核工业西南物理研究院 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 核工业专利中心 11007 | 代理人： | 高安娜 |
| 地址： | 610041 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于等离子体物理领域，具体为基于深度神经网络的托卡马克等离子体大破裂预测算法，训练数据集准备、进行神经网络模型创建及预测计算，之后进行模型参数训练，神经网络模型训练完成后，将参数输入神经网络模型进行计算，便可以获得实时的破裂可能性值。针对聚变装置的数据特点进行了定制化优化的神经网络模型，这一模型可以简便地接入不同类型地控制和诊断信号，克服了标准神经网络模型对数据源的限制问题，也令神经网络更加适用于处理长序列、多模态、多噪声标签的聚变数据，最终在破裂预测任务上实现了提前30ms，96.1％预测正确率的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 马克 等离子体 破裂 预测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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