The analysis of charge exchange recombination spectra represents a very challenging problem due to the presence of many overlapping spectral lines. Conventional approaches are based on iterative least-squares optimization and suffer from the two difficulties of low speed and the need for a good initial approximation to the solution. This latter problem necessitates considerable human supervision of the analysis procedure. The authors show how neural network techniques allow charge exchange data to be analysed very rapidly, to give an approximate solution without the need for supervision. The network approach is well suited to the fast intershot analysis of large volumes of data, and can readily be implemented in dedicated hardware for real-time applications. The neural network can also be used to provide the initial guess for the standard least-squares algorithm when high accuracy is required.
荷電交換再結合スペクトルの解析は、多くの重なり合うスペクトル線が存在するため、非常に困難な問題である。従来の手法は反復最小二乗最適化に基づいており、処理速度が遅いことと、解に対する良好な初期近似が必要であることの2つの難点がある。後者の問題により、解析手順にはかなりの人間による監視が必要となる。著者らは、ニューラルネットワーク技術により、荷電交換データを非常に高速に解析し、監視を必要とせずに近似解を得ることができることを示す。このネットワーク手法は、大量のデータの高速なショット間解析に適しており、リアルタイム応用のために専用ハードウェアに容易に実装できる。また、高い精度が要求される場合には、標準的な最小二乗アルゴリズムの初期推定値を提供するためにもニューラルネットワークを使用できる。