基于机器学习的日冕仪图像分类方法研究

来源 :天文学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：houj521

【摘要】

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日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)的检测是建立CME事件库和实现对CME在行星际传播的预报的重要前提.通过Visual Geometry Group(VGG)16卷积神经网络方法对日冕仪图像

【作者】

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单家辉封莉袁汉青张岩钟忺甘为群黎辉黄宇

【机构】

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中国科学院紫金山天文台,中国科学院暗物质和空间天文重点实验室,武汉理工大学计算机科学与技术学院,中国科学技术大学天文与空间科学学院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

【出处】

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天文学报

【发表日期】

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2020年4期

【关键词】

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太阳:日冕物质抛射技术:图像处理方法:数据分析 Sun:coronal mass ejections(CMEs)techniques:image proce

【基金项目】

：

中国科学院空间科学战略性先导科技专项(XDA15052200,XDA15320103,XDA15320103-01),国家自然科学基金项目(U1731241,11921003,11973012,U1931138),中德科学中心合作交流项目(M-0068)资助

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日冕物质抛射(Coronal Mass Ejection,CME)的检测是建立CME事件库和实现对CME在行星际传播的预报的重要前提.通过Visual Geometry Group(VGG)16卷积神经网络方法对日冕仪图像进行自动分类.基于大角度光谱日冕仪(Large Angle and Spectrometric Coronagraph Experiment,LASCO)C2的白光日冕仪图像,根据是否观测到CME对图像进行标记.将标记分类的数据集用于VGG模型的训练,该模型在测试集分类的准确率达到92.

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