A technique using a single hidden layer backpropagation neural network is described to establish a nonlinear mapping between a set of magnetic flux measurements and some shaping parameters of a noncircular plasma. The technique has been applied for the identification of limiter and X point equilibria in the ASDEX Upgrade geometry; the dataset of equilibria required for training and testing the neural network has been generated by means of an integrated use of a fixed and a free boundary MHD code. The average accuracy of the identification procedure is quite good, with a further improvement if a linear connection between the input and output layers is introduced. A procedure is also proposed for the selection of the optimum location of a limited number of sensors. The relationship existing between the behaviour of the neural network and some statistical parameters of the dataset is analysed and discussed
単一の隠れ層を持つバックプロパゲーションニューラルネットワークを用いた手法について述べる。この手法は、一連の磁束測定と非円形プラズマのいくつかの形状パラメータとの間の非線形写像を確立するものである。この手法は、ASDEX Upgradeの形状におけるリミターおよびX点平衡の同定に適用された。ニューラルネットワークのトレーニングとテストに必要な平衡のデータセットは、固定境界および自由境界MHDコードを統合的に使用することにより生成された。同定手順の平均精度はかなり良好であり、入力層と出力層の間に線形接続を導入するとさらに改善される。また、限られた数のセンサーの最適な位置を選択するための手順も提案されている。ニューラルネットワークの挙動とデータセットのいくつかの統計的パラメータとの間に存在する関係が分析され、議論される。