基于深度學習的HL-2A魚骨模識別算法研究

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)次放電數據、約46.38萬數據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網絡。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次放電數據，共識別出86820次FB區(qū)間，其中誤識別4327次，誤報率為...