廣告記者4月16日從中國科學院國家空間科學中心獲悉，基于機器學習，該中心科研人員提出一種日冕物質拋射識別與參數(shù)獲取的新方法。該方法對預報災害性空間天氣具有重要意義。相關研究成果在線發(fā)表于《天體物理學雜志增刊》。
日冕物質拋射（CME）是從太陽拋入行星際空間的大尺度等離子體團，是太陽系內最大尺度的能量釋放活動，也是災害性空間天氣的主要源頭，可能會導致中度到強烈的地磁暴。
“了解日冕物質拋射在日冕以及行星際的傳播和演化過程，預報日冕物質拋射是否到達地球軌道及何時到達地球軌道，是空間天氣領域關注的重要課題。”論文通訊作者、中國科學院國家空間科學中心研究員沈芳介紹。
利用搭載于太陽與日光層觀測臺（SOHO）衛(wèi)星上的大角度和光譜日冕儀的觀測數(shù)據(jù)，美國國家航空航天局的研究人員手工整理了1996年至今的日冕物質拋射觀測目錄。該目錄記載了每一次日冕物質拋射事件的時間、位置角、角寬度、速度等，是日冕物質拋射相關研究的重要基礎數(shù)據(jù)。
“然而，面對海量的數(shù)據(jù)，手工識別存在著耗時費力的缺點，自動識別日冕物質拋射成為空間天氣研究的熱點。”沈芳說。
此次，科研人員提出了基于機器學習的日冕拋射物質識別與參數(shù)獲取方法。首先，科研人員基于大角度和光譜日冕儀的圖像數(shù)據(jù)，訓練了一個能夠判別圖像內是否有日冕物質拋射的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型；隨后，利用主成分分析方法提取神經(jīng)網(wǎng)絡的特征圖中的信息，獲取了能夠展示每一張觀測圖像中日冕物質拋射位置的共定位圖；最后，根據(jù)不同圖像中日冕拋射物質區(qū)域的形狀、位置等特征，獲取了日冕拋射物質的速度、角寬度以及中央位置角等信息。
“與日冕拋射物質手工目錄以及部分經(jīng)典自動識別方法相比，基于機器學習的日冕拋射物質識別與參數(shù)自動獲取方法效率高、速度快，能夠識別較為微弱的日冕拋射物質信號，并給出準確的日冕拋射物質的形態(tài)信息。”沈芳說。
記者4月16日從中國科學院國家空間科學中心獲悉，基于機器學習，該中心科研人員提出一種日冕物質拋射識別與參數(shù)獲取的新方法。該方法對預報災害性空間天氣具有重要意義。相關研究成果在線發(fā)表于《天體物理學雜志增刊》。
日冕物質拋射（CME）是從太陽拋入行星際空間的大尺度等離子體團，是太陽系內最大尺度的能量釋放活動，也是災害性空間天氣的主要源頭，可能會導致中度到強烈的地磁暴。
“了解日冕物質拋射在日冕以及行星際的傳播和演化過程，預報日冕物質拋射是否到達地球軌道及何時到達地球軌道，是空間天氣領域關注的重要課題。”論文通訊作者、中國科學院國家空間科學中心研究員沈芳介紹。
利用搭載于太陽與日光層觀測臺（SOHO）衛(wèi)星上的大角度和光譜日冕儀的觀測數(shù)據(jù)，美國國家航空航天局的研究人員手工整理了1996年至今的日冕物質拋射觀測目錄。該目錄記載了每一次日冕物質拋射事件的時間、位置角、角寬度、速度等，是日冕物質拋射相關研究的重要基礎數(shù)據(jù)。
“然而，面對海量的數(shù)據(jù)，手工識別存在著耗時費力的缺點，自動識別日冕物質拋射成為空間天氣研究的熱點。”沈芳說。
此次，科研人員提出了基于機器學習的日冕拋射物質識別與參數(shù)獲取方法。首先，科研人員基于大角度和光譜日冕儀的圖像數(shù)據(jù)，訓練了一個能夠判別圖像內是否有日冕物質拋射的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型；隨后，利用主成分分析方法提取神經(jīng)網(wǎng)絡的特征圖中的信息，獲取了能夠展示每一張觀測圖像中日冕物質拋射位置的共定位圖；最后，根據(jù)不同圖像中日冕拋射物質區(qū)域的形狀、位置等特征，獲取了日冕拋射物質的速度、角寬度以及中央位置角等信息。
“與日冕拋射物質手工目錄以及部分經(jīng)典自動識別方法相比，基于機器學習的日冕拋射物質識別與參數(shù)自動獲取方法效率高、速度快，能夠識別較為微弱的日冕拋射物質信號，并給出準確的日冕拋射物質的形態(tài)信息。”沈芳說。
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