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基于迁移学习的太空台风自动识别

夏凯 邢赞扬 张清和 王艳玲 杨秋菊 陆盛 刘振平

夏凯, 邢赞扬, 张清和, 王艳玲, 杨秋菊, 陆盛, 刘振平. 基于迁移学习的太空台风自动识别[J]. 空间科学学报. doi: 10.11728/cjss2022-0031
引用本文: 夏凯, 邢赞扬, 张清和, 王艳玲, 杨秋菊, 陆盛, 刘振平. 基于迁移学习的太空台风自动识别[J]. 空间科学学报. doi: 10.11728/cjss2022-0031
Automatic Identification of Space hurricane Based on Transfer Learning[J]. Journal of Space Science. doi: 10.11728/cjss2022-0031
Citation: Automatic Identification of Space hurricane Based on Transfer Learning[J]. Journal of Space Science. doi: 10.11728/cjss2022-0031

基于迁移学习的太空台风自动识别

doi: 10.11728/cjss2022-0031
基金项目: 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国电波传播研究所稳定支持科研经费资助项目

Automatic Identification of Space hurricane Based on Transfer Learning

  • 摘要: 太空台风是极盖区内的一种亮斑状极光结构,直观表征了地磁平静期的一种堪比磁暴的太阳风能量注入现象,因此如何从海量星载极光数据中准确髙效识别出太空台风事件具有重要的科学意义。本文基于EfficientNetB2和迁移学习提出了一种太空台风自动识别模型,在2005-2021年DMSP/SSUSI观测数据中验证了该模型的有效性,识别准确率达到97.8%。研究结果表明,该方法可用于从海量星载极光观测数据中自动识别太空台风事件。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-07-11
  • 录用日期:  2022-11-21
  • 修回日期:  2022-10-22
  • 网络出版日期:  2022-11-28

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