کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6743601 | 1429324 | 2018 | 4 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automatic detection of L-H transition in KSTAR by support vector machine
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Method for automatic detection of L-H transition using Support Vector Machine (SVM), a popular tool of supervised machine learning tools, has been evaluated in order to improve plasma density control in KSTAR. Through the SVM, a nonlinear classifier is trained to distinguish L-mode and H-mode using two kinds of diagnostic data measured in KSTAR. The trained classifier has been analyzed for possible usage on the real-time detection through the truncation of the training samples. Study on the optimization of the training samples, and corresponding accuracy change is made for evaluating feasibility for real-time implementations.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Fusion Engineering and Design - Volume 129, April 2018, Pages 341-344
Journal: Fusion Engineering and Design - Volume 129, April 2018, Pages 341-344
نویسندگان
Gi Wook Shin, J.-W. Juhn, G.I. Kwon, S.H. Son, S.H. Hahn,