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申请/专利权人：成都理工大学工程技术学院;核工业西南物理研究院
摘要：本申请提出了一种托卡马克等离子体的位形预测系统、方法、设备及介质，涉及磁约束核聚变领域。该系统包括数据融合模块和M‑TR模块；其中，数据融合模块用于将输入的多个时间序列数据进行融合处理，以提取多个时间序列数据的全局信息并得到融合时间序列数据；所述时间序列数据包括垂直场线圈的供电电压、水平场线圈的供电电压、多级场线圈的环路电流和欧姆场线圈电压。M‑TR模块用于基于多头注意力机制，捕捉融合时间序列数据中不同位置的关联信息，以根据捕捉的关联信息生成等离子体位形序列的预测结果。该方案能够用于准确有效的对托卡马克等离子体的位形进行预测。
主权项：1.一种托卡马克等离子体的位形预测系统，其特征在于，包括：数据融合模块，用于将输入的多个时间序列数据进行融合处理，以提取多个时间序列数据的全局信息并得到融合时间序列数据；所述时间序列数据包括垂直场线圈的供电电压、水平场线圈的供电电压、多级场线圈的环路电流和欧姆场线圈电压；其中，所述数据融合模块包括：序列对齐层，用于将输入的多个时间序列数据进行长度统一处理，以将其统一至预设的最长序列长度；归一化层，用于将输入的多个时间序列数据对应的序列值进行归一化处理；差分层，用于对输入的多个时间序列数据进行计算每个时间步与前一个时间步之间的差异，并根据计算结果对输入的多个时间序列数据进行平稳化处理；一维卷积层，用于使用一维的卷积核对经过长度统一处理、归一化处理和平稳化处理之后的多个时间序列数据进行局部特征提取，得到一维序列形式的融合时间序列数据；所述差分层的计算公式包括：△Xt=Xt-Xt-1，其中△Xt是在时间步t处的差分值，Xt是在时间步t处的原始数据点，Xt-1是在时间步t-1处的原始数据点；M-TR模块，用于基于多头注意力机制，捕捉融合时间序列数据中不同位置的关联信息，以根据捕捉的关联信息生成等离子体位形序列的预测结果；其中，M-TR模块是结合了多头注意力机制和时间序列处理的模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学工程技术学院 核工业西南物理研究院 一种托卡马克等离子体的位形预测系统、方法、设备及介质
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