太阳活动区的自动识别研究

论文摘要

太阳活动区是太阳爆发活动的重要源区。活动区的快速识别和特征参量提取有助于及时、准确地预报太阳活动。随着众多大型太阳观测设备的投入使用,太阳观测数据急剧增加,手动识别太阳活动区已经不能满足太阳活动预报的及时性需求。实现太阳活动区的自动快速识别已成为太阳活动预报的关键问题和技术基础。针对SDO/HMI高时空分辨率的活动区数据,本文:1.利用数学形态法,自动识别出黑子,并在识别基础上计算得到黑子群的面积和黑子数。将计算得到的黑子群面积和黑子数与NOAA/SWPC发布的活动区相应参量进行比较,发现本文计算结果与SWPC发布数据变化趋势基本一致、相关性较好,其中两者在黑子群面积上的相关系数为0.77,黑子数上的相关系数为0.79。2.在对活动区SHARP数据进行黑子识别的基础上,利用卷积神经网络方法中的Inception V3模型开展了黑子群McIntosh类型的自动识别研究。通过对McIntosh分类中Z、p、c三个分量分别进行分类训练,模型得到Z分量的识别准确率为75.4%;p分量识别的准确率为79.2%;c分量识别的准确率82.2%。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 李泠

导师: 刘四清

关键词: 活动区,自动识别,卷积神经网络,分类

来源: 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 天文学

单位: 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)

分类号: P182.9

总页数: 72

文件大小: 4028K

下载量: 62

相关论文文献

• [1].研究人员的好参考书、研究生入门的好教材——《太阳活动区物理》[J]. 天文学进展 2009(01)
• [2].太阳活动区磁场变化及其相关爆发的研究[J]. 天文学报 2014(04)
• [3].中美科学家发现太阳磁绳结构可引发太阳风暴[J]. 科技传播 2011(13)
• [4].太阳活动区参量与太阳耀斑和太阳质子事件的相关性统计分析[J]. 科学技术与工程 2009(15)
• [5].抚仙湖观测站对太阳黑子的观测[J]. 云南师范大学学报(自然科学版) 2017(03)
• [6].太阳活动区低色球层亮点幂律分布时变规律的观测分析[J]. 天文研究与技术 2017(02)
• [7].太阳质子事件短期预报模型研究[J]. 计算机仿真 2010(07)
• [8].日你媚[J]. 体育博览 2012(04)
• [9].探讨我国在太阳物理领域中螺度研究的进展[J]. 科学通报 2014(36)

标签：活动区论文;  自动识别论文;  卷积神经网络论文;  分类论文;