[发明专利]基于卷积神经网络模型的太阳耀斑预报方法在审
| 申请号： | 201510727599.3 | 申请日： | 2015-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN105372723A | 公开（公告）日： | 2016-03-02 |
| 发明（设计）人： | 黄鑫;王华宁;戴幸华 | 申请（专利权）人： | 中国科学院国家天文台 |
| 主分类号： | G01W1/10 | 分类号： | G01W1/10 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 刘淑敏 |
| 地址： | 100012 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的太阳耀斑预报方法，该预报方法包括：A、活动区原始观测数据的准备步骤；B、建立深度预报模型，采用卷积神经网络从观测数据中提取特征，并预报该活动区是否产生太阳耀斑。采用本发明的方法，能够直接将观测的原始数据作为该模型的输入，利用深度神经网络强大的学习能力，自动地从原始数据中提取用于太阳耀斑预报的预报因子，并建立相应的预报模型，从而利用其达到理想的预报能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 模型 太阳 耀斑 预报 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络模型的太阳耀斑预报方法，其特征在于，该预报方法包括：A、活动区原始观测数据的准备步骤；B、建立深度预报模型，采用卷积神经网络从观测数据中提取特征，并预报该活动区是否产生太阳耀斑。
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