Four different techniques for the fast analysis of multichannel data in plasma physics are discussed. All four of these techniques are general and sufficiently fast to be used in real time applications. Function parametrization, canonical correlation analysis and a neural network of the multilayer perceptron (MLP) type are compared with a unique linear mapping based on a singular value decomposition, which is used as a reference. Applications deal with the identification of the plasma boundary and some global plasma parameters in the DIII-D and the Tore Supra tokamaks by using magnetic measurements. The results of an MLP-1 neural network, employed for the real time plasma position determination in Tore Supra, are presented
プラズマ物理学におけるマルチチャンネルデータの高速解析のための4つの異なる手法について議論する。これら4つの手法はすべて一般的であり、リアルタイム応用に使用できるほど十分に高速である。関数パラメータ化、正準相関分析、および多層パーセプトロン（MLP）型のニューラルネットワークを、参照として使用される、特異値分解に基づく一意な線形マッピングと比較する。応用は、磁気測定を用いたDIII-DおよびTore Supraトカマクにおけるプラズマ境界およびいくつかのグローバルなプラズマパラメータの同定に関するものである。Tore Supraにおけるリアルタイムプラズマ位置決定のために使用されたMLP-1ニューラルネットワークの結果を示す。