【摘 要】
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太阳耀斑大多数发生在磁极复杂的黑子群上空,因此,黑子群磁类型可以作为预测太阳耀斑的重要依据.针对同时具有白光图和磁图数据的太阳黑子分类,提出了一种双流卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的黑子群磁类型分类方法.该方法通过两个网络分支同时提取白光图和磁图特征,在全连接层对两类特征进行融合,最后用于训练和分类.实验结果表明,该方法能较好地避免单通道网络模型的信息损失以及使用双通道图像合成出现的白光图和磁图的相互影响,加权F 1分数可达84.87％,平均准确率可达84
【机 构】
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湖北省农田环境监测工程技术研究中心,湖北 宜昌 443002;湖北省农田环境监测工程技术研究中心,湖北 宜昌 443002;三峡大学计算机与信息学院,湖北 宜昌 443002;三峡大学天文与空间科学研
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太阳耀斑大多数发生在磁极复杂的黑子群上空,因此,黑子群磁类型可以作为预测太阳耀斑的重要依据.针对同时具有白光图和磁图数据的太阳黑子分类,提出了一种双流卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的黑子群磁类型分类方法.该方法通过两个网络分支同时提取白光图和磁图特征,在全连接层对两类特征进行融合,最后用于训练和分类.实验结果表明,该方法能较好地避免单通道网络模型的信息损失以及使用双通道图像合成出现的白光图和磁图的相互影响,加权F 1分数可达84.87％,平均准确率可达84.93％.
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