NAOC Open IR
一种黑子特征自动提取的太阳耀斑模型
李蓉1; 黄鑫2
2018
Source Publication中国科学物理学力学天文学
ISSN1674-7275
Volume048Issue:011Pages:119601
Abstract太阳耀斑是最剧烈的太阳爆发之一,太阳耀斑能够在几分钟内对空间环境产生影响,为了更好地应对太阳耀斑爆发的空间环境效应,本文提出一种基于自动特征提取方法的太阳耀斑预报模型.该模型以太阳黑子的连续谱观测图像为输入,利用卷积神经网络的自动图像特征提取能力,建立太阳耀斑预报模型.传统的以太阳黑子特征为输入的耀斑模型需要以黑子的McIntosh分型作为输入,黑子的McIntosh分型需要人为指定,效率低并且具有一定的主观性.通过实验比较,本文提出的耀斑预报模型比传统的以太阳黑子McIntosh分型为基础的预报模型具有更好的预报准确度.总之,本文提出的太阳耀斑预报模型能够自动提取太阳黑子图像的特征,具有更高的预报效率和准确率(在48 h M级耀斑预报中,基于深度学习方法的预报模型在耀斑报准率上比传统预报模型高3.7%,在非耀斑报准率上比传统预报模型高2.8%),是一种实用性较强的太阳耀斑预报模型.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/43473
Collection中国科学院国家天文台
Affiliation1.北京物资学院
2.中国科学院国家天文台
Recommended Citation
GB/T 7714
李蓉,黄鑫. 一种黑子特征自动提取的太阳耀斑模型[J]. 中国科学物理学力学天文学,2018,048(011):119601.
APA 李蓉,&黄鑫.(2018).一种黑子特征自动提取的太阳耀斑模型.中国科学物理学力学天文学,048(011),119601.
MLA 李蓉,et al."一种黑子特征自动提取的太阳耀斑模型".中国科学物理学力学天文学 048.011(2018):119601.
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