《表3 算法对HL-2A历史数据识别结果》

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《基于深度学习的ELM实时识别研究》

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为了衡量算法的实际泛化能力，对HL-2A装置上自2009年实现稳定ELMy H模放电以来的数据进行了识别。只有识别出non-ELMy放电和ELMy放电时间节点误差不超过20ms才被视为正确识别，每个放电年份的识别结果列于表3中。其中假阳例（FP）是指将non-ELMy放电识别为ELMy放电，假阴例（FN）是指将ELMy放电识别为nonELMy放电或是算法识别的ELMy H模开始/结束时间节点与实际节点误差超过20ms。假阳例率（FPR）、假阴例率（FNR）是两者分别对应的比例。