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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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广播电视发射台站雷击电磁脉冲防护技术 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了设备集成化电路广泛应用易受雷电干扰的现实,介绍了雷电对发射台站内设备的危害方式及台站对雷击电磁脉冲的防护措施。 相似文献
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介绍Freelance2000系统在马钢第一套高炉煤气余压透平发电装置(TRT)上的具体使用和取得的经验,包括控制系统的结构及程序设计思想。 相似文献
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Hal Philipp 《今日电子》2006,(9):60-61
好像在突然之间,电容式传感器就无处不在了。它被安装在汽车座位里以控制气囊配置和安全带预紧装置,在洗碗机和干燥机中以校正旋转桶的状态,甚至冰箱也使用其来控制自动去冰过程。但是直到现在,它最大的潜在应用领域还是触摸开关,触摸开关已越来越多地出现在消费电子产品中。 相似文献