Magnetic Type Classification of Sunspot Groups Based on Deep Learning
太阳活动作为太阳大气层中能量释放和物质运动的显著表现形式, 是空间天气的主要扰动源, 以太阳黑子为代表的剧烈太阳活动可能导致近地空间环境的剧烈变化, 进而对人类的生产生活产生深远影响. 准确、高效地预报空间天气有助于减少其对人类生产生活的影响. 本文利用2010－2017年太阳动力学天文台(Solar Dynamics Observatory, SDO)搭载的HMI仪器观测的连续谱图和磁图数据, 建立了基于压缩激励模块和深度残差网络的太阳黑子威尔逊山磁类型分类模型. 为了有效避免因时间序列的连续性导致的模型过拟合问题, 采用时序分割法划分数据集进行划分, 并结合太阳黑子图像的特点应用了数据增强策略, 以提高模型的泛化能力. 结果表明, 提出的模型能够较准确地完成太阳黑子磁分类任务, 尤其是在复杂类型黑子的识别方面, 相较于传统方法其识别能力得到了显著的提升. 此外, 使用类激活映射方法对测试集样本进行了可视化研究, 分析了模型提取到的特征图像和分类依据, 从而提高模型的可解释性.
Authors
- Shucai Huang (ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6852-1396)
- Q. Y. Xiong (ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1840-3281)
- Hui‐Yuan Wu (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5586-8857)
- R. T. Lin (ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4012-9418)
- Zhigang Yuan (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3756-3507)
- Song Xu (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4263-5632)
- K. Jiang (ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7889-0507)
- Yao Yi (ORCID: https://orcid.org/0009-0003-0053-7748)
- Y. H. Audrey Li
Publication Details
- Journal
- Chinese Journal of Space Science
- Published
- 2025-01-01
- DOI
- https://doi.org/10.11728/cjss2025.02.2024-0100
- Primary Topic
- Solar and Space Plasma Dynamics
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
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