【摘 要】
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束流诊断是加速器运行状况的眼睛和耳朵，各种束流诊断设备产生的海量数据为监测加速器和束流状态提供了依据。然而，如何更加有效地理解和利用这些数据，需要新的视角和数学方法。
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束流诊断是加速器运行状况的眼睛和耳朵，各种束流诊断设备产生的海量数据为监测加速器和束流状态提供了依据。然而，如何更加有效地理解和利用这些数据，需要新的视角和数学方法。统计机器学习是基于数据的方法，可以用来揭示难以用第一性原理来分析的规律，本论文从机器学习的角度探索了对各种束流诊断设备及其数据进行统计建模方法，并挑选了三个束流诊断中的三个关键问题进行了研究。
前两个问题是关于束流诊断设备的系统函数。束流诊断设备通过系统函数将系统的输入信号转化为输出信号。有些束流诊断设备的系统函数如DBPM信号处理机的幅度响应函数和频率响应函数都是可测的，而有些情况X-raypinholecamera的点扩散函数是多个系统的级联，难以测量。
本研究首先对DBPM信号处理机的通道幅度响应特性进行了统计建模，给出了预测估计幅度响应特性的机器学习的方法并研究了预测方法，并自行设计了校正电路并在FPGA上的实现了校正算法给出了实验结果。对于X-raypinholecamera的CCD图像，本研究尝试运用盲去卷积的方法给出了点扩撒函数和复原图像的一个统计学估计。
第三个问题是关于融合束流诊断设备的海量数据从而给加速器是否工作在正常状态提供一个可视化的参照
同步辐射光源的加速器是否处于正常的工作状态关系到能否为用户提供可信的实验数据，因此加速器的异常检测具有重要的意义，多种束流诊断设备的综合信息可以为加速器和束流状态的异常与否提供参照。不同于仅仅对单个设备的数据进行分析，本论文提出了综合多个束流诊断设备进行异常检测的方法。
由于加速器异常数据获得的代价较高，本论文提出用单簇分类的方法对历史数据进行统计建模，并根据确定的异常-正常数据决策边界进行数据是否异常的参考，建立了一种可视化的方法对数据的异常进行评估。
为了获取单簇分类需要的特征，本论文运用了对BPM数据进行SVD分解的手段。并尝试了混合高斯模型和支持向量域模型对加速器数据进行了建模和异常检测的研究。
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