【摘 要】
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极光卵的边界位置与太阳风和磁层能量的耦合过程有着密切的联系，对极光卵边界进行建模有助于我们理解行星际磁场与地磁场的活动规律。为了克服现有极光卵边界位置预测方法的不足，我们提出了基于深度学习网络的极光卵边界位置预测模型，实验证明该模型可以对极光卵的边界位置进行准确有效的预测。此外，我们对实验得到的极光卵的边界位置与地磁场活动指数AE、行星际磁场z 方向分量Bz之间的关系进行实验分析，并从这些实验中得
【机 构】
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西安电子科技大学 电子工程学院,陕西 西安710071 西安电子科技大学 电子工程学院,陕西 西安
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极光卵的边界位置与太阳风和磁层能量的耦合过程有着密切的联系，对极光卵边界进行建模有助于我们理解行星际磁场与地磁场的活动规律。为了克服现有极光卵边界位置预测方法的不足，我们提出了基于深度学习网络的极光卵边界位置预测模型，实验证明该模型可以对极光卵的边界位置进行准确有效的预测。此外，我们对实验得到的极光卵的边界位置与地磁场活动指数AE、行星际磁场z 方向分量Bz之间的关系进行实验分析，并从这些实验中得出了一些与目前极光研究者公认结论相一致的规律。通过利用图像处理、机器学习方面的相关知识对空间物理数据进行分析，实现了极光卵边界位置的预测，并得到了极光卵边界位置与AE 指数和Bz 之间的变化规律。这种自动的分析方法对以后处理大规模的极光影像数据来说非常有实用价值。
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