プラズマ実験解析・制御へのニューラルネットワークの応用
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概要
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Applications of neural networks to data analysis and control of fusion plasmas are reviewed. First, a brief introduction to the general features of a neural network is presented, where the neural network is considered as a continuous mapping device, a classification device, a statistical processing device, and a time series predicition device. Then, the applications of neural networks to the research field are explained where the problems to be solved are classified a sfitting function, shaping an experimentally obtained spectrum, analyzing equilibrium quantity, prediction, tomography, and control problems. Throughout the article, we restrict ourselves to description of applications of multi-layer neural networks.
- プラズマ・核融合学会の論文
- 2002-09-25
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