[发明专利]基于多模态表征学习的磁暴预测方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202010839412.X | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN112069717A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 柯琪锐;周文略;翟懿奎;陈家聪;江子义;甘俊英;应自炉;曾军英;王天雷;徐颖 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | G06F30/25 | 分类号： | G06F30/25;G06F30/27;G06N20/10 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 孙浩 |
| 地址： | 529000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多模态表征学习的磁暴预测方法、装置及存储介质，其中方法包括通过输入模块输入卫星磁测数据和太阳高能粒子数据；提取模块提取卫星磁测数据的第一特征；提取太阳高能粒子数据的第二特征；根据第一特征和第二特征提取地磁判别特征；根据地磁判别特征分类得到地磁指数；利用第一特征和第二特征的互补性，剔除两者冗余性，以学习到更好的特征表示，提高分类准确性，进而提升磁暴预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 表征 学习 磁暴 预测 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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