Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloNeural computing methods to determine the relevance of memory effects in nuclear fusion
Anno di pubblicazione2010
Formato
  • Elettronico
  • Cartaceo
Autore/iMurari A.; Vagliasindi G.; De Fiore S.; Arena E.; Arena P.; Fortuna L.; Andrew Y.; Johnson M.; JET-EFDA Contributors
Affiliazioni autori1 : EURATOM ENEA Fus, Consorzio RFX Assoc, I-35127 Padua, Italy 2,3,4,5,6: Univ Catania, Dipartimento Ingn Elettr Elettron & Sistemi, I-95125 Catania, Italy 7,8 : EURATOM, Culham Sci Ctr, Abingdon, Oxon, England JET EFDA, Culham Sci Ctr, Abingdon OX14 3DB, Oxon, England
Autori CNR e affiliazioni
  • ANDREA MURARI
Lingua/e
  • inglese
AbstractDynamical systems are often considered immune from memory effects, i.e., the dependence of their time evolution on the previous history. This assumption has been tested for two phenomena in nuclear fusion that are believed to sometimes show sensitivity to the previous history of the discharge: disruptions and the transition from the L mode to the H mode of confinement. To this end, two neural network architectures, tapped delay lines and recurrent networks of the Elman type, have been applied to the Joint European Torus (JET) database to extract these potential memory effects from the time series of the available signals. Both architectures can detect the dependence on the previous evolution quite effectively. In the case of disruptions, only the ones triggered by locked modes seem to be influenced by the previous history of the discharge. With regard to the L-H transition, memory effects are present only in the time interval very close to the transition, whereas once the plasma has settled down in one of the two regimes, no evidence of dependence on the previous evolution has been detected.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da695
Pagine a705
Pagine totali11
RivistaFusion science and technology
Attiva dal 2001
Editore: American Nuclear Society, - La Grange Park, Ill.
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 1536-1055
Titolo chiave: Fusion science and technology
Titolo proprio: Fusion science and technology
Titolo abbreviato: Fus. sci. technol.
Titoli alternativi:
  • Transactions of fusion science and technology
  • FS & T
Numero volume della rivista58
Fascicolo della rivista2
DOI-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000282674200008)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-78649494199)
Parole chiaveL-H transition, Memory effects, Recurrent neural networks
Link (URL, URI)http://www.ans.org/pubs/journals/fst/a_10894
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioniLa rivista è pubblicata anche online con ISSN 1943-7641.
Strutture CNR
  • IGI — Istituto gas ionizzati
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ET.P05.003.001 : Esperimento RFX ed attività collegate
Progetti Europei-
Allegati

Dati associati a vecchie tipologie
I dati associati a vecchie tipologie non sono modificabili, derivano dal cambiamento della tipologia di prodotto e hanno solo valore storico.
Editore
  • American Nuclear Society, La Grange Pk (Stati Uniti d'America)

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Rivista ISIFUSION SCIENCE AND TECHNOLOGY [13612J0]
NoteIssue 2