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基于深度表征学习的紫外极光卵图像聚类: 收藏
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引用; 《空间科学学报》2023年第2期43卷 219-230页; 作者：张龄舒邹自明白曦中国科学院国家空间科学中心北京100190 中国科学院大学北京100049 国家空间科学数据中心北京100190; 极光受太阳风驱动的地磁亚暴等大尺度动力学影响,其形态及演化因不同的太阳风-磁层-电离层耦合作用可能表现不同。目前,极光卵及其形态的归类大多依据极光演化理论作主观定性分析,没有明确的分类标准,故难以借助统计分析方法和有监督分...; 极光受太阳风驱动的地磁亚暴等大尺度动力学影响,其形态及演化因不同的太阳风-磁层-电离层耦合作用可能表现不同。目前,极光卵及其形态的归类大多依据极光演化理论作主观定性分析,没有明确的分类标准,故难以借助统计分析方法和有监督分类模型开展客观定量研究。建立了基于深度表征学习的紫外极光卵图像聚类模型(MoCo-GMM),并利用空间环境参数设计了评估模型物理合理性的方法,在大规模POLAR卫星紫外极光卵图像数据上进行了实验,聚类结果不仅具有良好的簇内凝聚性和簇间分散性,且具备一定的物理可解释性,有效实现了基于图像的极光卵及其形态的客观归类。; 来源：详细信息评论

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