La reconnaissance de motifs est une technique couramment utilisée dans divers domaines scientifiques pour identifier des schémas récurrents dans des ensembles de données. Dans le contexte des stellarators, des dispositifs expérimentaux utilisés pour le confinement magnétique du plasma, la reconnaissance de motifs peut être appliquée pour analyser les données de diagnostic et améliorer les performances des dispositifs.
Algorithme de Reconnaissance de Motifs en Python
Pour créer un algorithme de reconnaissance de motifs en Python, nous pouvons utiliser des techniques d’apprentissage automatique, telles que les réseaux de neurones ou les algorithmes de clustering. Dans cet exemple, nous allons utiliser une approche simple basée sur les réseaux de neurones pour identifier des motifs dans les données de diagnostic des stellarators.
# Étapes de l’Algorithme
1. **Préparation des Données**
2. **Prétraitement des Données**
3. **Construction du Modèle**
4. **Entraînement du Modèle**
5. **Évaluation du Modèle**
# Exemple de Code en Python
« `python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
# Étape 1: Préparation des Données
# Simuler des données de diagnostic de stellarator
np.random.seed(42)
time_series_length = 1000
num_features = 10
num_classes = 5 # Par exemple, 5 motifs différents
# Générer des données synthétiques
X = np.random.rand(time_series_length, num_features)
y = np.random.randint(0, num_classes, size=time_series_length)
# Étape 2: Prétraitement des Données
# Normaliser les données
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# Diviser les données en ensembles d’entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Convertir les données en séquences temporelles
def create_sequences(data, seq_length):
Xs, ys = [], []
for i in range(len(data) – seq_length):
Xs.append(data[i:i + seq_length])
ys.append(data[i + seq_length, 0]) # Utiliser la première colonne comme label
return np.array(Xs), np.array(ys)
seq_length = 50
X_train_seq, y_train_seq = create_sequences(X_train, seq_length)
X_test_seq, y_test_seq = create_sequences(X_test, seq_length)
# Étape 3: Construction du Modèle
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, activation=’relu’, input_shape=(seq_length, num_features)))
model.add(Dense(num_classes, activation=’softmax’))
model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
# Étape 4: Entraînement du Modèle
history = model.fit(X_train_seq, y_train_seq, epochs=20, validation_data=(X_test_seq, y_test_seq))
# Étape 5: Évaluation du Modèle
loss, accuracy = model.evaluate(X_test_seq, y_test_seq)
print(f’Test Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%’)
# Visualiser les performances du modèle
plt.plot(history.history[‘accuracy’], label=’accuracy’)
plt.plot(history.history[‘val_accuracy’], label=’val_accuracy’)
plt.xlabel(‘Epoch’)
plt.ylabel(‘Accuracy’)
plt.legend()
plt.show()
« `
Explication du Code
1. **Préparation des Données**: Nous simulons des données de diagnostic de stellarator en générant des données synthétiques.
2. **Prétraitement des Données**: Les données sont normalisées et divisées en ensembles d’entraînement et de test. Les données sont ensuite converties en séquences temporelles pour l’entrée dans le modèle de réseau de neurones.
3. **Construction du Modèle**: Un modèle de réseau de neurones séquentiel avec une couche LSTM est construit.
4. **Entraînement du Modèle**: Le modèle est entraîné sur les données d’entraînement avec validation sur les données de test.
5. **Évaluation du Modèle**: Les performances du modèle sont évaluées sur les données de test et les résultats sont visualisés.
Conclusion
Cet algorithme de reconnaissance de motifs en Python peut être appliqué pour analyser les données de diagnostic des stellarators et identifier des schémas récurrents. En améliorant la compréhension des motifs dans les données, nous pouvons potentiellement améliorer les performances des dispositifs de confinement magnétique du plasma.