WEKO3
アイテム
全状態探索法を用いたサポートベクターマシンによるディスラプション予知
https://repo.qst.go.jp/records/73193
https://repo.qst.go.jp/records/7319399c74bc3-0580-4ffb-9e1f-fc360042e53f
| Item type | 会議発表用資料 / Presentation(1) | |||||
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| 公開日 | 2019-02-05 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 全状態探索法を用いたサポートベクターマシンによるディスラプション予知 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f | |||||
| 資源タイプ | conference object | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
末吉孝充
× 末吉孝充× 横山達也× 三善, 悠矢× 日渡, 良爾× 五十嵐康彦× 岡田真人× 小川雄一× 三善 悠矢× 日渡 良爾 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 将来のトカマク型核融合炉発電の実現に向けて、ディスラプションの発生を事前に判断し適切に回避・緩和を行えるようにすることが重要である。しかしながらディスラプション物理の詳細な解明には至っていない。一方、過去の膨大な実験データから機械学習によってディスラプションの発生を予知する研究が国内外で進められている。本研究では、 JT-60Uの放電データを用いてサポートベクターマシンによるディスラプションの予知を行う。その際、全状態探索法を用いたスパースモデリングによって数多くある観測量の中から予知に適切な変数の組合せを網羅的に探索・選択し、ディスラプション予知性能の向上を目指すとともに、ディスラプション予知に本質的に必要な物理量を解明することで、将来の核融合炉におけるディスラプション予知、及び更なるディスラプション物理の解明に知見を与えるための研究を行った。 | |||||
| 会議概要（会議名, 開催地, 会期, 主催者等） | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Plasma Conference 2017 | |||||
| 発表年月日 | ||||||
| 日付 | 2017-11-23 | |||||
| 日付タイプ | Issued | |||||
