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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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本文用对角隐式Runge-Kutta方法(D.I.R.K),对M.K.D.V.方程在时间方向离散,采用增加扰动项的办法,得到了L~2模意义下时间方向具有三阶精度的格式。数值实例表明,其精度比无拢动项及C-N格式好。还证明了收敛性和稳定性,用Newton迭代法求解非线性方程组,并证明选取适当的初始值,Newton迭代仅需一步完成。 相似文献
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BP神经网络在上海住宅市场需求预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
人工神经网络是近期发展最快的人工智能领域研究成果之一 ,本文在介绍 BP神经网络的有关原理的基础上 ,建立了一个上海住宅市场的 BP神经网络模型 ,并通过该模型对上海住宅市场的需求进行了预测和分析 .分析结果表明人工神经网络方法在住宅市场需求预测中的应用是可行的并且是有效的 . 相似文献