基于LSTM与ELQA框架的淬火预测应用的概念开发
机器学习
2016-10-31 v1
摘要
本文介绍了在CERN的\gls{te-mpe-ee}中用于淬火预测的网页应用的开发。作者描述了电气质量保证(ELQA)框架，该平台旨在为大型强子对撞机(LHC)硬件调试期间所需的不同分析快速开发网络集成数据分析应用。第二部分，文章描述了利用LSTM循环神经网络对淬火检测系统收集的数据进行的研究。文章讨论并提出了基于ELQA与淬火预测算法为\gls{te-mpe-ee}实现淬火预测应用的概念性工作。
引用
@article{arxiv.1610.09201,
title = {A Conceptual Development of Quench Prediction App build on LSTM and ELQA framework},
author = {Matej Mertik and Maciej Wielgosz and Andrzej Skoczeń},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.09201},
year = {2016}
}