基于高斯过程回归的 HL-3 等离子体电子密度剂面轮廓整合数据分析
机器学习
2025-05-19 v2
摘要
提出一种基于高斯过程回归 (Gaussian Process Regression) 的整合数据分析模型，用于 HL-3 等离子体电子密度剂面轮廓断层成像。该模型将远红外激光干涉仪的线积分测量值与通过频率调制连续波反射测距仪获得的点测量值相结合。通过采用高斯过程回归，该模型有效地将点测量值整合到二维剂面重建中，同时坐标映射集成了磁力平衡信息。通过整合数据分析模型以归一化磁通为基准重建的剂面平均相对误差可低至 3.60×10^(-4)。此外，还对网格分辨率、诊断数据标准差和噪声水平进行了灵敏度测试，为实际应用于实验数据提供了稳健的基础。
引用
@article{arxiv.2502.08882,
title = {Integrated Data Analysis of Plasma Electron Density Profile Tomography for HL-3 with Gaussian Process Regression},
author = {Cong Wang and Jiahong Chen and Renjie Yang and Dong Li and Zhibin Wang and Zongyu Yang and Zhijun Wang and Yixiong Wei and Zhaoyang Liu and Chenshu Hu and Jing Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.08882},
year = {2025}
}