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J-GLOBAL ID：202202262628281316   整理番号：22A1084796

太陽EUV画像を用いた太陽風速度予測のための注意ベースマシンビジョンモデルと技術【JST・京大機械翻訳】

Attention-Based Machine Vision Models and Techniques for Solar Wind Speed Forecasting Using Solar EUV Images

著者 (8件)： Brown Edward J. E. (Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Brown Edward J. E. (Space Weather and Atmosphere Team, British Antarctic Survey, NERC, Cambridge, UK) ,  Brown Edward J. E. (BAS AI Lab, British Antarctic Survey, NERC, Cambridge, UK) ,  Svoboda Filip (Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Meredith Nigel P. (Space Weather and Atmosphere Team, British Antarctic Survey, NERC, Cambridge, UK) ,  Lane Nicholas (Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Lane Nicholas (Samsung AI Center, Cambridge, UK) ,  Horne Richard B. (Space Weather and Atmosphere Team, British Antarctic Survey, NERC, Cambridge, UK)
資料名： Space Weather  (Space Weather)
巻： 20  号： 3  ページ： e2021SW002976  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2746A  ISSN： 1542-7390  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 太陽力学観測所に搭載した大気撮像により撮影された極端紫外線画像は,太陽風速,高衝撃,および未解決問題を予測するために,深視技術の使用を可能にする。4日の時間帯において,本研究は,2010年から2018年までの期間に関する以前の研究試験と比較して,11.1%低いRMSEと17.4%高い予測相関を提供するために,注意ベースのモデルと一組の方法論的改良を使用した。本解析は,著者らのパイプラインと組み合わせた注意ベースモデルが,コンボリューション代替案を一貫して凌ぐことを示した。本研究は,毎日のサンプリング周波数とは対照的に30分の使用による大きな性能改善を示した。著者らのモデルは,経験的結果と一致する,冠状穴の特性と関連する高速流れの速度の間の関係を学習した。我々の研究は,太陽サイクルの位相に関する著者らの最良モデルの強い依存性を見出し,下降相で発生する最良の性能を有する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 衝撃 ,  *太陽 ,  畳込み ,  *風速 ,  観測所 ,  太陽周期 ,  撮像 ,  *モデル ,  位相 ,  極端紫外線
準シソーラス用語： サンプリング周波数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  太陽風速度 ,  太陽画像 ,  コンピュータビジョン ,  視覚変圧器 ,  コロナホール

分類 (2件)： 太陽系一般  (DB04010T) ,  放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 太陽 ,  EUV ,  太陽風速度 ,  予測 ,  注意