【摘 要】
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日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME）是一种频繁且剧烈爆发的太阳活动现象,当抛射物抵达行星际空间时被称为行星际日冕物质抛射（Interplanetary Coronal Mass Ejection,ICME）。ICME会干扰地球的电离层、中高层大气以及磁场,从而在空间探索、卫星通讯、电网和电力设施等方面对人类的日常生活产生严重影响。目前,ICME的识别主要依赖于人工检测
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日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME）是一种频繁且剧烈爆发的太阳活动现象,当抛射物抵达行星际空间时被称为行星际日冕物质抛射（Interplanetary Coronal Mass Ejection,ICME）。ICME会干扰地球的电离层、中高层大气以及磁场,从而在空间探索、卫星通讯、电网和电力设施等方面对人类的日常生活产生严重影响。目前,ICME的识别主要依赖于人工检测,存在较强的主观性,而且时间成本较高。因此,如何实现数据驱动的ICME快速自动检测引起了统计和人工智能领域的关注。然而,现存的ICME自动检测算法的框架比较复杂。为了提高检测算法的计算可行性和检测效率,本文将多尺度融合与时间序列分割结合提出了新的ICME自动检测算法（RU-net）。RU-net的不同层之间存在跳跃连接,捕获了模型内部不同层之间的多尺度信息。该模型是一个端对端的结构,其中嵌入了残差元来加速算法的收敛,缓解了梯度消失等问题。除此之外,通过结合少量的ICME先验信息,本文在该模型的最后部分设计了一个简单的结果修正策略,自动去除不可能存在的预测ICME。在WIND卫星收集的原位数据上,本文进行了四个方面的实验,分别是缺失值处理策略的对比实验、检测算法框架的对比实验、修正策略的结果提升对比实验以及算法的特征鲁棒性的结果对比实验。实验结果表明,本文提出的RU-net具有良好的检测性能（成功检测到测试集230个ICME中的178个,F1分数为80.18%）、较高的检测效率以及较强的特征鲁棒性。最后,对实验结果进一步的统计分析揭示了RU-net预测的ICME列表的两类误差（FN和FP）的特点,验证了该列表的物理可靠性,有助于后续对该模型进行改进。
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