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向南彬

作品数：12 被引量：2H指数：1
供职机构：中国科学院云南天文台更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 10篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇天文地球
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇日冕
  • 3篇太阳
  • 3篇图像
  • 2篇序列数据
  • 2篇耀斑
  • 2篇时间序列
  • 2篇时间序列数据
  • 2篇时空信息
  • 2篇数据准备
  • 2篇太阳观测
  • 2篇太阳黑子
  • 2篇太阳活动
  • 2篇太阳耀斑
  • 2篇图像数据
  • 1篇动态特征
  • 1篇多任务
  • 1篇多特征融合
  • 1篇信息挖掘
  • 1篇预处理
  • 1篇置信度

机构

  • 12篇中国科学院云...
  • 1篇中国科学院大...

作者

  • 12篇向南彬
  • 10篇邓林华
  • 6篇向永源
  • 6篇蔡云芳
  • 3篇徐永华
  • 2篇毕以

传媒

  • 1篇天文学报

年份

  • 5篇2024
  • 5篇2023
  • 1篇2021
  • 1篇2013
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
太阳总辐照的演化特征分析被引量：2
2013年
太阳总辐照在23和24太阳活动周的显著周期分别为35 d和26 d,进而推断太阳的准旋转周期在23和24太阳活动周也分别为35 d和26 d太阳总辐照在24周极小期的值可能与蒙德极小期的值相近.在一个太阳旋转周到几个月的时间尺度上,太阳黑子是引起太阳总辐照变化的主要原因,但不是唯一的原因;在几天到一个太阳旋转周的时间尺度上,太阳总辐照的变化与MgⅡ特征指数是不相关的.
向南彬
一种基于多特征融合的太阳耀斑预报方法
本发明公开了一种基于多特征融合的太阳耀斑预报方法，包括以下步骤：S1：获取一定时间内的太阳观测数据，并从中提取预报因子和耀斑爆发数据，不同预报因子采用a、b、c……标示，不同耀斑爆发数据采用α、β、γ……标示；S2：采用...
邓林华徐永华向南彬蔡云芳向永源
一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法
本发明公开了一种基于集成学习的日冕物质抛射检测方法，包括以下步骤：S1.图像处理：将日冕仪所记录的图片进行预处理，对图片的灰度、色度、角度进行处理和渲染；S2.记录日冕物质抛射现象：当发现太阳表面出现异常抛射时，对异常现...
向南彬蔡云芳邓林华向永源徐永华
一种基于Transformer模型的日冕指数预测方法
本发明公开了一种基于Transformer模型的日冕指数预测方法，包括以下步骤：S1、数据准备：获取并准备太阳活动相关的时间序列数据；S2、特征提取：对准备好的时间序列数据进行特征提取；S3、构建Transformer模...
邓林华沈渤翔向南彬许婷婷毕以
一种基于多任务机器学习的太阳黑子面积预测方法
本发明公开了一种基于多任务机器学习的太阳黑子面积预测方法，包括以下步骤：S1、获取预测样本：获取太阳黑子图像数据；S2、建立预测模型：对太阳黑子图像数据进行处理，处理后的数据输入预测模型，对模型进行多任务机器学习训练，训...
邓林华蔡云芳向南彬向永源陈泽华张志刚
一种基于时空图神经网络的太阳黑子面积预测方法
本发明公开了一种基于时空图神经网络的太阳黑子面积预测方法，包括以下步骤：S1、数据采集：从天文观察站获取太阳观测数据，包括太阳黑子的面积、位置和时间信息；S2、数据处理：对步骤S1中获得的样本数据进行清洗和预处理，然后将...
向南彬沈渤翔许婷婷邓林华毕以
一种基于显著改变率的太阳黑子趋势分析方法
本发明公开了一种基于显著改变率的太阳黑子趋势分析方法，包括以下步骤：S1、数据准备：采集太阳黑子每日的太阳黑子数量的数据，并对采集到的数据进行数据预处理；S2、计算改变率：对太阳黑子数量的时间序列数据进行差分运算，计算相...
邓林华王志勇向南彬许婷婷万苗
一种基于主成分分析的太阳活动时序数据压缩方法
本发明公开了一种基于主成分分析的太阳活动时序数据压缩方法，包括以下步骤：S1、数据预处理：对太阳活动时序数据进行预处理；S2、构建数据矩阵：将处理后的时序数据构建成一个数据矩阵，每一行代表一个时间点，每一列代表一个特征或...
向南彬王志勇许婷婷邓林华万苗
太阳南北半球上类里格尔周期出现或者消失的原因
类里格尔周期自从被发现以来,就保持着神秘的特性,它总是在太阳活动极大时期附近出现,并且通常出现的时间是1-3年,并且不是每个太阳周都出现。为了研究类里格尔周期在太阳半球出现或者消失的原因,我们利用格林威治天文台12-24...
向南彬
关键词：太阳活动周期
一种基于时空关联信息挖掘的太阳黑子数预测方法
本发明公开了一种基于时空关联信息挖掘的太阳黑子数预测方法，包括以下步骤：S1、样本获取：从天文观察站获取太阳近30天的原始相关数据，包括太阳图像数据、太阳耀斑的发生数据、太阳黑子数据、太阳质子事件的预报结果以及太阳风预测...
邓林华向南彬向永源蔡云芳陈泽华张志刚
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