机器学习在太阳物理中的应用

doi:10.1360/SSPMA-2019-0031

	机器学习在太阳物理中的应用
	刘辉 1,2; 季凯帆1 ; 金振宇1
刊名	中国科学:物理学力学天文学(Scientia Sinica Pysica, Mechanica & Astronomica)
	2019
卷号	49 期号:10 页码:105-117
关键词	太阳物理太阳活动机器学习深度学习
ISSN号	1674-7275
DOI	10.1360/SSPMA-2019-0031
其他题名	The application of machine learning in solar physics
产权排序	第1完成单位
英文摘要	太阳物理研究已经进入大数据时代,而机器学习作为大数据研究的一种良好工具已经获得越来越多的认可.本文评述了自2007年以来机器学习在太阳物理中的应用.从结果上看,最近4年这一领域的研究明显增加.所利用的数据包括地面和空间的各种仪器、各种类型和波段的太阳观测资料.研究领域涵盖太阳耀斑、日冕物质抛射、太阳黑子等太阳物理研究的主要方面.目前虽然获得一些很好的结果,但尚未有突破性的进展.使用的机器学习方法涉及分类、回归、聚类、降维以及深度学习等手段,但经典的算法,尤其是分类方法依然占据主导地位.这意味着机器学习在太阳物理的应用还处于起步阶段,但同样也意味着在这一领域还有很多工作可以深入开展.
学科主题	天文学 ; 太阳与太阳系 ; 太阳与太阳系其他学科 ; 计算机科学技术 ; 人工智能 ; 计算机应用
分类号	P182 ; Tp18
资助项目	国家自然科学基金[11873027] ; 国家自然科学基金[11773072] ; 国家自然科学基金[11573012] ; 国家自然科学基金[11833010]
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:6579495
出版者	SCIENCE CHINA PRESS
资助机构	国家自然科学基金[11873027, 11773072, 11573012, 11833010]
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/20883]
专题	云南天文台_抚仙湖太阳观测站
通讯作者	季凯帆
作者单位	1.中国科学院云南天文台, 昆明, 650216 2.昆明理工大学信息工程与自动化学院, 昆明, 650500
推荐引用方式 GB/T 7714	刘辉,季凯帆,金振宇. 机器学习在太阳物理中的应用[J]. 中国科学:物理学力学天文学(Scientia Sinica Pysica, Mechanica & Astronomica),2019,49(10):105-117.
APA	刘辉,季凯帆,&金振宇.(2019).机器学习在太阳物理中的应用.中国科学:物理学力学天文学(Scientia Sinica Pysica, Mechanica & Astronomica),49(10),105-117.
MLA	刘辉,et al."机器学习在太阳物理中的应用".中国科学:物理学力学天文学(Scientia Sinica Pysica, Mechanica & Astronomica) 49.10(2019):105-117.