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基于深度学习的方法,在HL-2A装置上开发出了一套边缘局域模(ELM)实时识别算法。算法使用5200次放电数据(约24.19万数据切片)进行学习,得到一个深度为22层的卷积神经网络。为衡量算法的识别能力,识别了HL-2A装置自2009年实现稳定ELMy H模放电以来所有历史数据(约26000次放电数据),共识别出1665次H模放电,其中误识别35次,误报率为2.10%。在实际的1634次H模放电中,漏识别4次,漏识别率为0.24%。该误报率和漏报率可以满足ELM实时识别的精度要求。识别算法在实时控制环境下,对单个时间点的平均计算时间为0.46ms,可以满足实时控制的计算速度要求。 相似文献
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8.
本文据文[1]的思路,得到了Li-谱所对应的发展方程族的换位表示,并讨论了一个驻定系统. 相似文献
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LIUYong YANJiancheng ZHOUCaipin DINGXuantong WANGShujin WANGEnyao YAOLianghua PANChuanhong HL-MTeam HL-ATeam 《核工业西南物理研究院年报(英文版)》2002,(1):1-6
Recent experimental results of HL-1M tokamak and progress of HL-2A project are presented. Strong fishbone instability was observed during off-axis ECRH. This is first observation of the fishbone instability purely driven by energetic electrons produced by ECRH. The MBI was first proposed and demonstrated on HL-1M. Recently new results of MBI experiment were obtained by increasing the pressure of gas. A stair-shape density increment was obtained with high-pressure multi-pulse MBI just like the density evolution behavior during the multipellet injection. It is shown 相似文献