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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本申请涉及一种托卡马克实验数据智能处理方法及系统。该方法包括：通过采集诊断时序数据，并在后端引入基于人工智能和深度学习的数据处理和分析算法来对于该诊断时序数据进行分析，以捕获到待校验诊断数据的前向时序语义推理特征和后向时序语义推理特征，从而利用这两者时序推理语义来推测该待校验位置的诊断推理数据，并将其与所述待校验诊断数据进行比较来确定该待校验诊断数据是否为异常值。这样，能够在对托卡马克实验数据进行处理的过程中，有效地识别诊断数据中的异常值，从而为托卡马克实验数据的分析和对等离子体的状态和行为的理解提供更可靠的数据依据。
主权项：1.一种托卡马克实验数据智能处理方法，其特征在于，包括：获取诊断数据的时间序列；从所述诊断数据的时间序列中提取待校验诊断数据，并基于所述待校验诊断数据的位置将所述诊断数据的时间序列分成两个部分以得到诊断数据的前向时间序列和诊断数据的后向时间序列；分别对所述诊断数据的前向时间序列和所述诊断数据的后向时间序列进行时序编码以得到前向诊断数据隐含关联特征向量和后向诊断数据隐含关联特征向量；基于所述前向诊断数据隐含关联特征向量和所述后向诊断数据隐含关联特征向量，分别对待检验数据进行前向推理和后向推理以得到待校验数据前向推理表示向量和待校验数据后向推理表示向量；融合所述待校验数据前向推理表示向量和所述待校验数据后向推理表示向量以得到前后向待校验数据推理表示向量；基于所述前后向待校验数据推理表示向量，确定推断待校验数据，并基于所述推断待校验数据和所述待校验诊断数据之间的比较，确定所述待校验诊断数据是否为异常值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 托卡马克实验数据智能处理方法及系统
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