【摘要】：日冕物質(zhì)拋射與日冕活動(dòng)、空間天氣以及許多行星際的擾動(dòng)有著密切的聯(lián)系,其檢測(cè)對(duì)于空間天氣防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義.現(xiàn)有方法通過(guò)人為定義特征或利用簡(jiǎn)單閾值的方法進(jìn)行CME檢測(cè),對(duì)弱CME或暗CME的檢測(cè)效果差.為了解決這一問(wèn)題,本文提出了一種端到端的日冕物質(zhì)拋射檢測(cè)方法:通過(guò)引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自動(dòng)提取適應(yīng)于描述日冕物質(zhì)拋射檢測(cè)的圖像特征,并基于這些自動(dòng)提取的特征建立日冕物質(zhì)拋射檢測(cè)模型.該過(guò)程不需要人為參與特征的選擇及分類規(guī)則的設(shè)定,可以方便地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)到結(jié)果的端到端的映射.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在本文構(gòu)建的測(cè)試數(shù)據(jù)集上可以得到98.05%的準(zhǔn)確率,并以2007年5月的觀測(cè)數(shù)據(jù)為例,檢測(cè)了26個(gè)普通CME事件中的24個(gè)事件,得到了優(yōu)于當(dāng)前常用日志的效果.因此,本文方法可以有效地進(jìn)行日冕物質(zhì)拋射檢測(cè).
【圖文】：

2683論文圖1(網(wǎng)絡(luò)版彩色)CME檢測(cè)所用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Figure1(Coloronline)NetworkstructureforCMEdetection11,.scale1scale1whWHFFWHStep2計(jì)算目標(biāo)圖像中的T(x′,y′)對(duì)應(yīng)原圖像中的坐標(biāo)點(diǎn)O(x,y),.whxxFyyFStep3由Step1,Step2可知,所得x,y為xu+xv和yu+yv的形式,其中xu,yu分別為x,y的整數(shù)部分,xv,yv分別為x,y的小數(shù)部分,因此,可得其2×2鄰域的4個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)像素值為uuuuuuuuO(x,y),O(x1,y),O(x,y1),O(x1,y1).Step4以距離越近、權(quán)值越大的標(biāo)準(zhǔn),計(jì)算鄰域4個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)像素值的權(quán)重:uuvvuuvvuuuvuuvv(,),(1,)(1),(,1)(1),(1,1)(1)(1).xyxyxyxyxyxyxyxyStep5最后得到目標(biāo)圖像中的T(x′,y′)的像素值:uuuuuuuuuuuuuuuu(,)(,)(,)(1,)(1,)(,1)(,1)(1,1)(1,1).Tx'y'xyOxyxyOxyxyOxyxyOxy(ⅱ)卷積與池化.圖像預(yù)處理后,對(duì)圖像進(jìn)行卷積,示意圖如圖2.如圖2所示,左上方為輸入矩陣(圖像),右上方為一個(gè)卷積核,右下方為卷積后的輸出矩陣(圖像).卷積計(jì)算公式1,llllMfkbXX(1)其中,X表示矩陣,則lX表示l層上的第個(gè)卷積核所卷積得到的特征映射圖;M表示輸入的特征映射圖的集合,k表示卷積核,b表示每個(gè)輸出所添加的偏置;f表示ReLU(RectifiedLinearUnits)激活函數(shù),其表示圖2(網(wǎng)絡(luò)版彩色)卷積示意圖Figure2(Coloronline)Schematicdiagramofconvolution形式0,0,()max(0,)()(),0.xfxxfxfxxx(2)卷積是卷積層中最重要的運(yùn)算,是一個(gè)特征提取的過(guò)程.卷積操作能夠增強(qiáng)原信號(hào)特征,并且在一定程度上能夠降低噪聲,這也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),而CME檢測(cè)過(guò)程中,噪聲是有較大程度上的影響的,因此,

分,xv,yv分別為x,y的小數(shù)部分,因此,可得其2×2鄰域的4個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)像素值為uuuuuuuuO(x,y),O(x1,y),O(x,y1),O(x1,y1).Step4以距離越近、權(quán)值越大的標(biāo)準(zhǔn),計(jì)算鄰域4個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)像素值的權(quán)重:uuvvuuvvuuuvuuvv(,),(1,)(1),(,1)(1),(1,1)(1)(1).xyxyxyxyxyxyxyxyStep5最后得到目標(biāo)圖像中的T(x′,y′)的像素值:uuuuuuuuuuuuuuuu(,)(,)(,)(1,)(1,)(,1)(,1)(1,1)(1,1).Tx'y'xyOxyxyOxyxyOxyxyOxy(ⅱ)卷積與池化.圖像預(yù)處理后,對(duì)圖像進(jìn)行卷積,示意圖如圖2.如圖2所示,左上方為輸入矩陣(圖像),右上方為一個(gè)卷積核,右下方為卷積后的輸出矩陣(圖像).卷積計(jì)算公式1,llllMfkbXX(1)其中,X表示矩陣,則lX表示l層上的第個(gè)卷積核所卷積得到的特征映射圖;M表示輸入的特征映射圖的集合,k表示卷積核,b表示每個(gè)輸出所添加的偏置;f表示ReLU(RectifiedLinearUnits)激活函數(shù),其表示圖2(網(wǎng)絡(luò)版彩色)卷積示意圖Figure2(Coloronline)Schematicdiagramofconvolution形式0,0,()max(0,)()(),0.xfxxfxfxxx(2)卷積是卷積層中最重要的運(yùn)算,是一個(gè)特征提取的過(guò)程.卷積操作能夠增強(qiáng)原信號(hào)特征,并且在一定程度上能夠降低噪聲,這也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),而CME檢測(cè)過(guò)程中,噪聲是有較大程度上的影響的,因此,卷積對(duì)于CME圖像的檢測(cè)具有很大的優(yōu)勢(shì).卷積完成后,對(duì)卷積后的輸出進(jìn)行池化,示意圖如圖3,池化矩陣大小為2×2,左邊為輸入的矩陣(圖像),右邊為輸出的矩陣(圖像),其中灰色區(qū)域?yàn)槠?×2鄰域內(nèi)灰度值最大的位置.雖然卷積層中的稀疏連接方式很大程度上降低了訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)量,但是圖像的維度仍然很大,對(duì)于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)十分不便,而且很容易造成過(guò)擬

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