机器学习技术在近十几年发展迅猛，并被广泛地用于解决复杂的科学和工程问题。最近十年间，基于机器学习的粒子加速器相关研究也开始呈现出井喷式发展趋势。国际上许多加速器实验室开始尝试用机器学习和大数据技术处理加速器中的海量复杂数据，以期解决加速器及其子系统中的诸多物理和技术问题。不过，迄今为止，机器学习在加速器中的应用仍处于初步探索阶段，不同机器学习算法在解决具体加速器问题的效果及其适用范围尚待摸索，机器学习在实际加速器中的应用仍非常有限。因此，有必要对加速器领域中的机器学习研究做一个整体回顾和总结。将回顾机器学习在大型粒子加速器（以储存环加速器和直线加速器为主）中的加速器技术、束流物理以及加速器整体性能优化等研究方向中已取得的研究成果，并探讨机器学习在加速器领域的未来发展方向和应用前景。

上海软X射线自由电子激光装置（SXFEL）作为中国第一台工作在软X射线波段的第四代光源，其产生的激光具备短波长、全相干、超高亮度、超短脉冲长度等优点，预期将会在基础科学研究领域中发挥出重要的作用。基于直线加速器的特点和需求，在SXFEL的注入器与直线加速段上选择了条带型束流位置测量系统（SBPM）作为束团位置测量工具。该系统由SXFEL束测团队自主研发设计，由条带探头、前端信号调理电子学与专用数字信号束流位置处理器（DBPM）组成，系统设计上借鉴上海同步辐射光源（SSRF）的同类型设备，并根据SXFEL的特点做了进一步的优化，束流实验结果表明该系统位置测量系统分辨率好于5.7 μm@188 pC，达到国际先进水平，满足了SXFEL注入器和直线加速器段对束流位置测量分辨率的设计要求。

为了进一步提高相位测量精度，上海光源束测组在原有逐束团相位测量系统基础上，提出了一种新的信号处理方式——相关函数法。此方法无需对原始束流信号进行低通滤波，通过直接在时域对示波器全部采样点进行模式匹配来计算逐束团相位，其优势在于数据处理仅受仪器带宽限制，可以保留更多的高次谐波信号。研究结果表明，新方法可避免低通滤波带来的束团间信号串扰问题，降低信号反射带来的系统测量误差。主成分分析法被用来评估相位测量分辨率，电荷量越大，分辨率越好。束团间精确的相位依赖关系还可用于储存环束流尾场及阻抗的分析。