機器學習(Machine learning)

透過建立機器學習模型可以預測電漿漂移波剖面資料：

1.建立機器學習模型：提供電漿漂移波剖面模擬資料給人工神經網路的機器學習模型，進行機器學習，直到模型建立完成。

2.量測電子密度：以熱陰極電漿源(HK)及微波加熱電漿源(ECR)兩種方示產生不同密度電漿，再以微波射入電漿，透過微波干射儀量測相位差，得到電子密度。

3.機器學習模型進行預測：將量測所得電子密度與相位差代入機器學習模型，產生電漿漂移波剖面預測資料。

4.實驗驗證：以Langmuir Probe陣列量測電漿漂移波剖面資料，再與機器學習模型產生之電漿漂移波剖面預測資料比對驗證。