FarNet-II：一种改进的太阳背面活动区探测方法
太阳与恒星天体物理
2022-11-23 v1 天体物理仪器与方法
摘要
背景。太阳背面的活动通常通过利用相位偏移灵敏全息等日震技术对正面探测到的地震振荡进行分析来研究。近来，神经网络 FarNet 被开发出来以改进这些探测。目的。我们旨在创建一种新的机器学习工具 FarNet II，其进一步扩展了 FarNet 的应用范围，并评估其相对于 FarNet 与标准日震方法在探测背面活动上的性能。方法。我们开发了 FarNet II，这是一种保留了 FarNet 某些一般特征但在总体上改进了探测以及连续预测间时间一致性的神经网络。主要创新在于引入了注意力(attention)与卷积长短期记忆(ConvLSTM)模块。我们采用交叉验证方法，每次运行使用不同的验证集对网络训练 37 次，以充分利用有限的可用数据。我们使用太阳对地关系观测台(STEREO)获取的三年太阳背面极紫外观测作为活动代理，评估 FarNet II 的性能。将 FarNet II 的结果与 FarNet 及标准日震方法的结果使用 Dice 系数作为度量进行比较。结果。FarNet II 的 Dice 系数在评估日期序列的每个输出位置上均比 FarNet 提高超过 0.2 个点。其相对于 FarNet 的改进高于 FarNet 相对于标准方法的改进。结论。鉴于纯日震技术给出的太阳背面活动探测，该新网络是一种极具前景的改进工具。空间天气预报有望从这一新方法提供的更高灵敏度中受益。
引用
@article{arxiv.2209.14789,
title = {FarNet-II: An improved solar far-side active region detection method},
author = {E. G. Broock and A. Asensio Ramos and T. Felipe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.14789},
year = {2022}
}
备注
Accepted for publication in Astronomy and Astrophysics. Abridged abstract