基于深度學習的HL-2A魚骨模識別算法研究
核聚變與等離子體物理
頁數(shù)： 8 2024-03-19
摘要： 基于深度學習的方法，在HL-2A裝置上開發(fā)出了一套魚骨模(FB)識別算法。算法使用858(780次放電訓練，78次放電驗證)次放電數(shù)據(jù)、約46.38萬數(shù)據(jù)切片進行訓練與驗證，得到了一個主要由卷積層、殘差連接層、全連接層組成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。為衡量算法的識別能力，該算法被用來掃描式地識別了HL-2A裝置的780次放電數(shù)據(jù)，共識別出86820次FB區(qū)間，其中誤識別4327次，誤報率為... （共8頁）
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