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J-GLOBAL ID：202102239669662070   整理番号：21A1970575

強化学習を用いたKEK Linac加速器運転調整システムの開発

R&D of the KEK Linac Accelerator Tuning based on Reinforcement Study

著者 (12件)： 久野彰浩 (阪市大 理) ,  岩崎昌子 (阪市大 理) ,  岩崎昌子 (阪市大 理 NITEP) ,  岩崎昌子 (阪大 RCNP) ,  岩崎昌子 (阪大 IDS) ,  佐藤政則 (高エネルギー加速器研究機構) ,  佐武いつか (高エネルギー加速器研究機構) ,  中島悠太 (阪大 IDS) ,  武村紀子 (阪大 IDS) ,  長原一 (阪大 IDS) ,  中野貴志 (阪大 RCNP) ,  中野貴志 (阪大 IDS)
資料名： 日本物理学会講演概要集(CD-ROM)  (日本物理学会春季大会講演概要集(CD-ROM))
巻： 76  号： 1  ページ： ROMBUNNO.14aT3-11  発行年： 2021年03月24日 
JST資料番号： S0671C  ISSN： 2189-079X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： KEK Linac加速器における入射効率向上を目標とした、機械学習を用いた運転調整システムの開発を行っている。Linac加速器の運転調整には以下の問題がある。1.温度変化や振動等、環境変化に応じてリアルタイムに運転調整を行う必要がある。2....【本文一部表示】

シソーラス用語： *強化学習 ,  *パラメータ ,  *運転 ,  *最適化 ,  環境 ,  機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  効率 ,  性能評価 ,  開発 ,  *線形加速器 ,  システム開発 ,  ディープニューラルネットワーク ,  *改変 ,  *加速器
準シソーラス用語： 環境駆動型学習 ,  多層ニューラルネットワーク ,  入射効率

分類 (1件)： 線形加速器  (BE02030I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化学習 ,  KEK ,  加速器 ,  調整システム ,  開発