【摘 要】
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近年来,越来越多不同领域的研究人员将机器学习方法应用到本领域的研究中。空间环境是与地球上人类生活休戚相关的环境之一,空间环境中的很多物理现象都有丰富的观测数据,很多物理过程目前还未完全清楚,利用机器学习方法研究空间物理问题是近年来的新趋势。本文首先将深度学习的方法用于太阳活动区磁类型的特征识别中,实现太阳黑子群磁场类型的自动分类。基于统计理论的机器学习模型可用于空间环境的特征分析和物理机制研究中,
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
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近年来,越来越多不同领域的研究人员将机器学习方法应用到本领域的研究中。空间环境是与地球上人类生活休戚相关的环境之一,空间环境中的很多物理现象都有丰富的观测数据,很多物理过程目前还未完全清楚,利用机器学习方法研究空间物理问题是近年来的新趋势。本文首先将深度学习的方法用于太阳活动区磁类型的特征识别中,实现太阳黑子群磁场类型的自动分类。基于统计理论的机器学习模型可用于空间环境的特征分析和物理机制研究中,本文也首次将可解释性的机器学习模型用于电离层等离子体泡产生机理的研究中,分析了等离子体泡与多个参数的相关关系。主要的工作及结果如下:（1）使用2010年5月-2017年5月的SDO/HMI黑子的白光图和磁图数据,利用深度学习方法（Xception）建立太阳黑子Wilson山磁分类的自动识别模型。总体而言,模型的识别取得了较为可观的效果,其中对α类型黑子的F1得分为96.50%,β类为93.20%,其他类型的黑子为84.65%。（2）根据中华民国卫星一号（ROCSAT-1）的数据,我们首先引入一个Sigmoid函数结合等离子体密度标准差发展了一种识别等离子体泡的方法,该方法能够较好地实现卫星等离子体泡的自动识别。针对1999-2004年间识别出的等离子体泡进行了统计研究,结果表明中低纬等离子泡主要发生在春秋季节,地方时主要出现18:00后和08:00之前。（3）首次利用具有可解释性的LASSO回归模型和稀疏可加模型（Sp AM）,探索等离子体泡发生时各个参量的变化以及与等离子体泡的相关性,结果表明,东向极化电场引起的等离子体垂直漂移与等离子体泡相关性较好,此部分符合瑞利泰勒不稳定性理论,同时离子温度与等离子体泡的产生也有较好的相关关系,而NO+离子也可能与等离子体泡有潜在的关系。
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