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J-GLOBAL ID：202002274881937120   整理番号：20A1421091

太陽風磁気雲に起因するサブストーム地磁気活動のニューラルネットワーク分類【JST・京大機械翻訳】

Neural network classification of substorm geomagnetic activity caused by solar wind magnetic clouds

著者 (6件)： Barkhatov N.A. (Minin Nizhny Novgorod State Pedagogical University, Nizhny Novgorod, Russia) ,  Vorobjev V.G. (Polar Geophysical Institute, Apatity, Russia) ,  Revunov S.E. (Minin Nizhny Novgorod State Pedagogical University, Nizhny Novgorod, Russia) ,  Barkhatova O.M. (Nizhny Novgorod State University of Architecture and Civil Engineering, Nizhny Novgorod, Russia) ,  Revunova E.A. (Nizhny Novgorod State University of Architecture and Civil Engineering, Nizhny Novgorod, Russia) ,  Yagodkina O.I. (Polar Geophysical Institute, Apatity, Russia)
資料名： Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics  (Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics)
巻： 205  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0269A  ISSN： 1364-6826  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kohonen人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,耳石帯における地磁気活動レベルと惑星間磁気雲(IMO)の体におけるプラズマと磁場パラメータの間の因果関係のパターンを分類する。1998年から2012年まで記録された33番目の惑星間磁気雲の間の地上と衛星観測を詳細に調査した。その高速訓練中のANNによる実験は,非定型イベントを収集するための3クラスプラス「コレクタ」によるそれらの強度によるサブストーム識別が研究にとって最適であることを示した。分類結果研究の解析は,サブストームの各選択クラスがプラズマパラメータの摂動の特定セットとIMOの磁場に対応することを示した。ANNの入力パラメータとしてのプラズマとIMF成分の積分特性を用いて,最大70%の精度でAL指数の期待される強度のレベルを検出することができた。作成したANNsは,孤立磁気圏サブストームの期間と一連の連続サブストームの間のAL指数を回復させるのに使用できる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 磁場 ,  磁気圏 ,  プラズマ ,  *太陽風 ,  惑星 ,  *ニューラルネットワーク ,  *サブストーム ,  *地磁気活動 ,  プラズマパラメータ ,  平衡石
準シソーラス用語： *磁気雲 ,  衛星観測 ,  入力パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  サブストーム活動 ,  太陽磁気雲 ,  ALインデックス

分類 (2件)： 地磁気変動・脈動  (DC04080V) ,  磁気圏  (DC04060Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 太陽風 ,  磁気雲 ,  起因 ,  サブストーム ,  地磁気活動 ,  ニューラルネットワーク ,  分類