Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Năng lượng
3D convolutional and recurrent neural networks for reactor perturbation unfolding and anomaly detection
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
3D convolutional and recurrent neural networks for reactor perturbation unfolding and anomaly detection
Việt Long
99
9
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
With Europe’s ageing fleet of nuclear reactors operating closer to their safety limits, the monitoring of such reactors through complex models has become of great interest to maintain a high level of availability and safety. | 3D convolutional and recurrent neural networks for reactor perturbation unfolding and anomaly detection EPJ Nuclear Sci. Technol. 5 20 2019 Nuclear Sciences A. Durrant et al. published by EDP Sciences 2019 amp Technologies https doi.org 10.1051 epjn 2019047 Available online at https www.epj-n.org REGULAR ARTICLE 3D convolutional and recurrent neural networks for reactor perturbation unfolding and anomaly detection Aiden Durrant Georgios Leontidis and Stefanos Kollias University of Lincoln School of Computer Science Machine Learning Group Brayford Pool Lincoln LN6 7TS UK Received 1 July 2019 Accepted 12 July 2019 Abstract. With Europe s ageing fleet of nuclear reactors operating closer to their safety limits the monitoring of such reactors through complex models has become of great interest to maintain a high level of availability and safety. Therefore we propose an extended Deep Learning framework as part of the CORTEX Horizon 2020 EU project for the unfolding of reactor transfer functions from induced neutron noise sources. The unfolding allows for the identification and localisation of reactor core perturbation sources from neutron detector readings in Pressurised Water Reactors. A 3D Convolutional Neural Network 3D-CNN and Long Short-Term Memory LSTM Recurrent Neural Network RNN have been presented each to study the signals presented in frequency and time domain respectively. The proposed approach achieves state-of-the-art results with the classification of perturbation type in the frequency domain reaching 99.89 accuracy and localisation of the classified perturbation source being regressed to 0.2902 Mean Absolute Error MAE . 1 Introduction Machine learning ML is a data analytical process for the approximation of functions mapping a set of inputs to The early detection classification and localisation of outputs. Therefore the use of ML to approximate such anomalies within the reactors core is vital to ensure the reactor functions given limited detector readings is
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
3D convolutional and recurrent neural networks for reactor perturbation unfolding and anomaly detection
3D deep convolutional neural networks for amino acid environment similarity analysis
Cancer type prediction based on copy number aberration and chromatin 3D structure with convolutional neural networks
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.