利用记忆感知的Q分布预测促进核聚变的现代霍普菲尔德网络研究
发表于: 。本研究解决了长期稳定核聚变任务中预测Q分布的关键挑战,这是推动清洁能源解决方案的重要组成部分。我们提出了一种创新的深度学习框架,利用现代霍普菲尔德网络结合历史数据的联想记忆,显著提高了Q分布预测的准确性,为核聚变研究的优化作出了贡献。
本研究解决了长期稳定核聚变任务中预测Q分布的关键挑战,这是推动清洁能源解决方案的重要组成部分。我们提出了一种创新的深度学习框架,利用现代霍普菲尔德网络结合历史数据的联想记忆,显著提高了Q分布预测的准确性,为核聚变研究的优化作出了贡献。