一种端到端的日冕物质现象检测新方法

发布时间：2020-02-07 10:47

【摘要】：日冕物质抛射与日冕活动、空间天气以及许多行星际的扰动有着密切的联系,其检测对于空间天气防灾减灾具有重要意义.现有方法通过人为定义特征或利用简单阈值的方法进行CME检测,对弱CME或暗CME的检测效果差.为了解决这一问题,本文提出了一种端到端的日冕物质抛射检测方法:通过引入卷积神经网络,自动提取适应于描述日冕物质抛射检测的图像特征,并基于这些自动提取的特征建立日冕物质抛射检测模型.该过程不需要人为参与特征的选择及分类规则的设定,可以方便地实现数据到结果的端到端的映射.实验结果表明,在本文构建的测试数据集上可以得到98.05%的准确率,并以2007年5月的观测数据为例,检测了26个普通CME事件中的24个事件,得到了优于当前常用日志的效果.因此,本文方法可以有效地进行日冕物质抛射检测.
【图文】：

2683论文图1(网络版彩色)CME检测所用网络结构Figure1(Coloronline)NetworkstructureforCMEdetection11,.scale1scale1whWHFFWHStep2计算目标图像中的T(x′,y′)对应原图像中的坐标点O(x,y),.whxxFyyFStep3由Step1,Step2可知,所得x,y为xu+xv和yu+yv的形式,其中xu,yu分别为x,y的整数部分,xv,yv分别为x,y的小数部分,因此,可得其2×2邻域的4个坐标点像素值为uuuuuuuuO(x,y),O(x1,y),O(x,y1),O(x1,y1).Step4以距离越近、权值越大的标准,计算邻域4个坐标点像素值的权重:uuvvuuvvuuuvuuvv(,),(1,)(1),(,1)(1),(1,1)(1)(1).xyxyxyxyxyxyxyxyStep5最后得到目标图像中的T(x′,y′)的像素值:uuuuuuuuuuuuuuuu(,)(,)(,)(1,)(1,)(,1)(,1)(1,1)(1,1).Tx'y'xyOxyxyOxyxyOxyxyOxy(ⅱ)卷积与池化.图像预处理后,对图像进行卷积,示意图如图2.如图2所示,左上方为输入矩阵(图像),右上方为一个卷积核,右下方为卷积后的输出矩阵(图像).卷积计算公式1,llllMfkbXX(1)其中,X表示矩阵,则lX表示l层上的第个卷积核所卷积得到的特征映射图;M表示输入的特征映射图的集合,k表示卷积核,b表示每个输出所添加的偏置;f表示ReLU(RectifiedLinearUnits)激活函数,其表示图2(网络版彩色)卷积示意图Figure2(Coloronline)Schematicdiagramofconvolution形式0,0,()max(0,)()(),0.xfxxfxfxxx(2)卷积是卷积层中最重要的运算,是一个特征提取的过程.卷积操作能够增强原信号特征,并且在一定程度上能够降低噪声,这也是卷积神经网络的优势,而CME检测过程中,噪声是有较大程度上的影响的,因此,

分,xv,yv分别为x,y的小数部分,因此,可得其2×2邻域的4个坐标点像素值为uuuuuuuuO(x,y),O(x1,y),O(x,y1),O(x1,y1).Step4以距离越近、权值越大的标准,计算邻域4个坐标点像素值的权重:uuvvuuvvuuuvuuvv(,),(1,)(1),(,1)(1),(1,1)(1)(1).xyxyxyxyxyxyxyxyStep5最后得到目标图像中的T(x′,y′)的像素值:uuuuuuuuuuuuuuuu(,)(,)(,)(1,)(1,)(,1)(,1)(1,1)(1,1).Tx'y'xyOxyxyOxyxyOxyxyOxy(ⅱ)卷积与池化.图像预处理后,对图像进行卷积,示意图如图2.如图2所示,左上方为输入矩阵(图像),右上方为一个卷积核,右下方为卷积后的输出矩阵(图像).卷积计算公式1,llllMfkbXX(1)其中,X表示矩阵,则lX表示l层上的第个卷积核所卷积得到的特征映射图;M表示输入的特征映射图的集合,k表示卷积核,b表示每个输出所添加的偏置;f表示ReLU(RectifiedLinearUnits)激活函数,其表示图2(网络版彩色)卷积示意图Figure2(Coloronline)Schematicdiagramofconvolution形式0,0,()max(0,)()(),0.xfxxfxfxxx(2)卷积是卷积层中最重要的运算,是一个特征提取的过程.卷积操作能够增强原信号特征,并且在一定程度上能够降低噪声,这也是卷积神经网络的优势,而CME检测过程中,噪声是有较大程度上的影响的,因此,卷积对于CME图像的检测具有很大的优势.卷积完成后,对卷积后的输出进行池化,示意图如图3,池化矩阵大小为2×2,左边为输入的矩阵(图像),右边为输出的矩阵(图像),其中灰色区域为其2×2邻域内灰度值最大的位置.虽然卷积层中的稀疏连接方式很大程度上降低了训练参数的数量,但是图像的维度仍然很大,对于训练网络十分不便,而且很容易造成过拟

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