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题名基于一维残差卷积神经网络的Pi2脉动识别模型
被引量：1
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作者
张怡悦
邹自明
方少峰
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机构
中国科学院国家空间科学中心
中国科学院大学
国家空间科学数据中心
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出处
《空间科学学报》
北大核心
2025年第1期66-81,共16页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFF0711400)
中国科学院网信专项(CAS-WX2022SF-0103)共同资助。
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文摘
Pi2脉动是一种不规则的超低频波(Ultra-Low Frequency,ULF),是磁层与电离层耦合的重要瞬态响应,其发生与亚暴爆发有密切的关系.Pi2脉动作为地球磁层中的一种扰动现象,其发生信号隐藏在地磁场分量观测数据中.面对持续增长的观测数据量,如何有效地判断某段地磁场分量观测数据中是否有Pi2脉动发生,是构建Pi2脉动识别模型的关键.利用子午工程磁通门磁力仪观测的地磁场分量数据,基于一维残差卷积神经网络(One-Dimensional Residual Convolutional Neural Network,1D-ResCNN),构建了一个端到端的Pi2脉动识别模型,用于判别某段地磁场分量观测数据中是否有Pi2脉动发生.实验结果表明,该模型与现有公开发表的Pi2脉动机器学习识别模型相比,具有更高的识别准确率和更低的虚报率、漏报率.
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关键词
pi2脉动
pi2脉动识别模型
一维残差卷积神经网络
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Keywords
pi2 pulsations
pi2 pulsation identification model
One-dimensional residual convolutional neural network
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分类号
P353
[天文地球—空间物理学]
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