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基于DNN的托卡马克等离子体边界重建研究
文献摘要：
[目的]为了实现托卡马克在放电过程中对等离子体位形的实时重建,在对相机标定算法分析的基础上,提出一种基于全连接神经网络的可见光边缘重建算法.[方法]该算法的作用是建立像素坐标系和托卡马克坐标系的对应关系进而实现等离子体可见光边缘重建.[结果]在该算法的基础上引入小样本学习,来对全连接神经网络重建算法做进一步改进.[结论]实验结果表明该算法可以精确地对等离子体可见光边缘进行重建,同时也满足系统对实时性的要求.
文献关键词：
托卡马克;相机标定;可见光边缘重建算法;全连接神经网络;小样本学习
中图分类号：
作者姓名：
李佳怡;古顺平;古梦君;张恒;沙睿
作者机构：
重庆邮电大学 计算机科学与技术学院,重庆 400065;中国核能行业协会, 北京 100048
文献出处：
引用格式：
[1]李佳怡;古顺平;古梦君;张恒;沙睿-.基于DNN的托卡马克等离子体边界重建研究)[J].南方能源建设,2022(02):77-81
A类：
可见光边缘重建算法
B类：
DNN,托卡马克,放电过程,相机标定,标定算法,算法分析,全连接神经网络,立像,像素坐标,坐标系,小样本学习
AB值：
0.169009
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