[口头报告]非均匀分布样本在太阳耀斑预报深度学习建模中的影响

非均匀分布样本在太阳耀斑预报深度学习建模中的影响
编号:150 稿件编号:3732 访问权限:私有 更新:2023-04-08 10:18:02 浏览:281次 口头报告

报告开始:2023年05月06日 14:50 (Asia/Shanghai)

报告时间:8min

所在会议:[11] 11、空间物理与空间探测 » [11-1] 11-1 空间物理与空间探测(1)

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摘要
太阳耀斑事件一般按其能量分级,具有不同的先兆特征,不同等级事件发生频次具有跨数量级的区别。因此,基于常规卷积神经网络的耀斑等级预报难以捕捉稀有的M、X类耀斑先兆特征。为了改进深度学习模型的全类耀斑预报精度,本研究以长尾分布学习理论中的训练集优化,损失函数优化,网络权重优化等方法,基于SDO/HMI太阳磁图开展了未来24小时耀斑预报实验。对比常规基准模型,本研究分析了非均匀分布样本在耀斑预报中的影响,实验结果显著提高了稀有耀斑类别的预报的精确率和召回率,验证了长尾学习理论方法的有效性。
 
关键字
耀斑,深度学习,长尾分布
报告人
白曦
国家空间科学中心

稿件作者
周俊 中科院国家家空间科学中心
佟继舟 中科院国家空间科学中心
李云龙 中科院国家空间科学中心
方少峰 中科院国家空间科学中心
白曦 国家空间科学中心
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