Convolutional neural networks are introduced into reconstructing electron density profiles from line-integrated density measurements of interferometers in the EAST tokamak. Diagnostic data from the polarimeter/interferometer and the hydrogen cyanide interferometer diagnostic systems are integrated to improve the reconstruction performance. By training and optimization with unreliable measurements in the data set, the robustness of this algorithm is enhanced. The established model can predict the probability distribution of density profiles accurately, fast, and robustly to noise and interference. This algorithm is not restricted to specific equilibrium configurations and can be transferred easily between different fusion devices.
畳み込みニューラルネットワークを、EASTトカマクにおける干渉計の線積分密度測定から電子密度プロファイルを再構成するために導入する。偏光計/干渉計およびシアン化水素干渉計診断システムからの診断データを統合し、再構成性能を向上させる。データセット内の不確実な測定値を用いた学習と最適化により、このアルゴリズムのロバスト性が強化される。構築されたモデルは、密度プロファイルの確率分布を正確かつ高速に、そしてノイズや干渉に対して頑健に予測することができる。このアルゴリズムは特定の平衡配位に制限されず、異なる核融合装置間で容易に転移可能である。