基于深度学习的太阳射电分类算法

潘辉; 傅慧源

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基于深度学习的太阳射电分类算法

首发时间：2019-03-22

潘辉 ¹
潘辉(1994-)，男，硕士研究生，主要研究方向：多媒体技术
傅慧源 ¹
傅慧源(1986-) 男，副教授，主要研究方向：视觉计算、模式识别和图像处理

1、北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室，北京 100876

摘要：太阳射电爆发通常发生在强烈的太阳活动期间，它们会携带有关爆发区域的物理环境和辐射条件等重要信息，对于太阳射电的研究有利于了解爆发区域的磁场结构和粒子运动特征，具有很高的实用价值。近年来，人们尝试使用传统的机器学习方法完成太阳射电的自动分类，但是效果不是很理想。而随着深度学习在图像分类领域的发展，本文提出一种基于深度学习的太阳射电分类算法。

关键词：太阳射电图像分类卷积神经网络深度学习

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Solar radio classification based on deep learning

Pan Hui ¹
潘辉(1994-)，男，硕士研究生，主要研究方向：多媒体技术
Fu Huiyuan ¹
傅慧源(1986-) 男，副教授，主要研究方向：视觉计算、模式识别和图像处理

1、Beijing Key Laboratory of Intelligent Communication Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

Abstract：Solar radio bursts usually occur during intense solar activity. They carry important information about the physical environment and radiation conditions of the explosion area. The study of solar radio is helpful to understand the magnetic field structure and particle motion characteristics of the explosion area, which has high practical value. In recent years, people have tried to use traditional machine learning methods to complete automatic classification of solar radio, but the effect is not ideal. With the development of deep learning in the field of image classification, this paper proposes a solar radio classification algorithm based on deep learning.

Keywords： solar radio image classification convolutional neural network deep learning

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潘辉，傅慧源. 基于深度学习的太阳射电分类算法[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2019-03-22]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201903-305.

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论文编号	201903-305
论文题目	基于深度学习的太阳射电分类算法
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