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Improved training framework in a neural network model for disruption prediction and its application on exl-50
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Plasma Science and Technology 2024年 第5期26卷 29-39页
作者： 蔡剑青 梁云峰 Alexander KNIEPS 齐东凯 王二辉 向皓明 廖亮 黄杰 阳杰 黄佳 刘建文 Philipp DREWS 徐帅 顾翔 高轶琛 罗宇 李直 the exl-50 Team Institute of Plasma Physics Chinese Academy of SciencesHefei 230031People’s Republic of China Forschungszentrum Jülich GmbH Institut für Energie-und Klimaforschung-PlasmaphysikPartner of the Trilateral Cluster(TEC)Jülich 52425Germany ENN Science and Technology Development Co. LtdLangfang 065001People’s Republic of China
A neural network model with a classical annotation method has been used on the exl-50tokamak to predict impending ***,the results revealed issues of overfitting and overconfidence in predictions caused by inaccurate *... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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