[发明专利]基于深度神经网络的托卡马克边缘局域模实时识别算法有效
| 申请号： | 202110992490.8 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113792620B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 杨宗谕;夏凡;宋显明;高喆;李宜轩;肖国梁;王硕 | 申请（专利权）人： | 核工业西南物理研究院 |
| 主分类号： | G06F18/00 | 分类号： | G06F18/00;G06N3/084;G06N3/0464 |
| 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控制技术，具体涉及基于深度神经网络的托卡马克边缘局域模实时识别算法。训练数据集准备之后进行神经网络模型创建及预测计算，之后模型参数训练，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，便可以获得实时的边缘局域模识别结果。通过使用本方法实时识别边缘局域模的出现时间，在出现后再通过反馈控制的方式投入控制手段，比起无差别投入控制的方式，可以有效减少控制方法对等离子体本身的干扰。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 马克 边缘 局域 实时 识别 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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