【摘 要】
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日冕物质抛射与日冕活动、空间天气以及许多行星际的扰动有着密切的联系,其检测对于空间天气防灾减灾具有重要意义.现有方法通过人为定义特征或利用简单阈值的方法进行CME检测,对弱CME或暗CME的检测效果差.为了解决这一问题,本文提出了一种端到端的日冕物质抛射检测方法:通过引入卷积神经网络,自动提取适应于描述日冕物质抛射检测的图像特征,并基于这些自动提取的特征建立日冕物质抛射检测模型.该过程不需要人为参
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日冕物质抛射与日冕活动、空间天气以及许多行星际的扰动有着密切的联系,其检测对于空间天气防灾减灾具有重要意义.现有方法通过人为定义特征或利用简单阈值的方法进行CME检测,对弱CME或暗CME的检测效果差.为了解决这一问题,本文提出了一种端到端的日冕物质抛射检测方法:通过引入卷积神经网络,自动提取适应于描述日冕物质抛射检测的图像特征,并基于这些自动提取的特征建立日冕物质抛射检测模型.该过程不需要人为参与特征的选择及分类规则的设定,可以方便地实现数据到结果的端到端的映射.实验结果表明,在本文构建的测试数据
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