【摘 要】
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为了改善等离子体约束状况,控制其中的各种不稳定模式,进而优化托卡马克的设计,必须对等离子体中的模式进行观测识别。因而大量的诊断系统比如电子回旋辐射成像（ECEI）、电子回旋辐射计（ECE）、磁探针、软X射线（SXR）和快辐射（Fast bolometer）等被设计出来用以观测等离子体的运行状态。经过这些系统在托卡马克上多年的运行,已经积累了大量的数据。这些数据对于核聚变的研究意义是十分重大的。然而
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为了改善等离子体约束状况,控制其中的各种不稳定模式,进而优化托卡马克的设计,必须对等离子体中的模式进行观测识别。因而大量的诊断系统比如电子回旋辐射成像（ECEI）、电子回旋辐射计（ECE）、磁探针、软X射线（SXR）和快辐射（Fast bolometer）等被设计出来用以观测等离子体的运行状态。经过这些系统在托卡马克上多年的运行,已经积累了大量的数据。这些数据对于核聚变的研究意义是十分重大的。然而,由于可控核聚变装置积累的数据量过于庞大,大量数据未得到充分挖掘,对于这种大数据处理,机器学习可以起到重要的作用。在机器学习的众多算法中,谱聚类算法因其迁移性强,不需要大量标签数据,对初值不敏感,可以用来识别各种形状的簇。并且其参数少,参数选取具有理论依据,识别精度高,效率高而具有独特的优势。因此本文利用谱聚类的方法实现了对数据的自动处理,可以方便快捷的找寻数据中蕴含的模式信息,而这些模式的发现对理解等离子体物理以改善等离子体约束有着重要意义。本文将谱聚类方法应用在EAST托卡马克装置中ECEI、ECE、磁探针、SXR和快辐射等不同诊断系统的数据上。针对一维诊断数据,采用时间聚类进行识别,对于多维诊断系统,采用空间聚类进行识别,在时域及频域上识别出了锯齿模,验证了谱聚类方法的迁移性,解决了监督学习在数据处理上迁移性差以及需要依赖大量标签数据的问题。最后本文利用ECEI及磁探针数据分别在时域及频域上发现了一种可能的新模式,为新模式探索提供了一种新思路。
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