Machine Learning of the Reactor Core Loading Pattern Critical Parameters
المؤلفون المشاركون
Šmuc, Tomislav
Trontl, Krešimir
Pevec, Dubravko
المصدر
Science and Technology of Nuclear Installations
العدد
المجلد 2008، العدد 2008 (31 ديسمبر/كانون الأول 2008)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2008-08-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات
الملخص EN
The usual approach to loading pattern optimization involves high degree of engineering judgment, a set of heuristic rules, an optimization algorithm, and a computer code used for evaluating proposed loading patterns.
The speed of the optimization process is highly dependent on the computer code used for the evaluation.
In this paper, we investigate the applicability of a machine learning model which could be used for fast loading pattern evaluation.
We employ a recently introduced machine learning technique, support vector regression (SVR), which is a data driven, kernel based, nonlinear modeling paradigm, in which model parameters are automatically determined by solving a quadratic optimization problem.
The main objective of the work reported in this paper was to evaluate the possibility of applying SVR method for reactor core loading pattern modeling.
We illustrate the performance of the solution and discuss its applicability, that is, complexity, speed, and accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Trontl, Krešimir& Pevec, Dubravko& Šmuc, Tomislav. 2008. Machine Learning of the Reactor Core Loading Pattern Critical Parameters. Science and Technology of Nuclear Installations،Vol. 2008, no. 2008, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-491248
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Trontl, Krešimir…[et al.]. Machine Learning of the Reactor Core Loading Pattern Critical Parameters. Science and Technology of Nuclear Installations No. 2008 (2008), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-491248
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Trontl, Krešimir& Pevec, Dubravko& Šmuc, Tomislav. Machine Learning of the Reactor Core Loading Pattern Critical Parameters. Science and Technology of Nuclear Installations. 2008. Vol. 2008, no. 2008, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-491248
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-491248
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر