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题名基于聚类的极光形态分类的探索性研究
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作者
王倩
胡泽骏
丘琪
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机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
中国极地研究中心
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出处
《极地研究》
CAS
CSCD
2016年第3期353-360,共8页
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基金
国家自然科学基金(41504115)
国家海洋局"南北极环境综合考察与评估"专项(CHINARE 2014-02-03)
陕西省自然科学基础研究计划(2015JQ6223)资助
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文摘
极光形态为研究日地物理过程提供了显著、直观和具有可识别性的特征。合理分类对研究各类极光现象与磁层动力学过程之间的关系尤为重要。极光形态分类机制的选择问题是极光有监督分类研究被主要诟病的问题之一。有监督分类实验中人工标记的工作量非常浩大,而且不能保证标记的准确性。更重要的是,高分类正确率只能说明自动分类符合人的认识,有监督分类结果无法验证分类机制的正确性。现有的分类机制是否为极光数据空间的真实划分,是否存在更为合理的分类机制都是我们应该探讨的问题。针对该问题,基于已有的全天空极光图像表征方法,引入聚类算法探究极光特征空间的结构,利用了9种聚类有效性函数选择适合极光数据的聚类个数。实验结果表明,对于从2003—2004年北极黄河站观测的全天空极光数据中随机选取的6 000幅极光图像,两类和四类的划分方式最为合适。两类的划分可以看作是分离度较好的极光类型,并且根据两类分布曲线呈现午前-午后双峰的分布特点,这一类极光可能是弧状极光。对于四类的情况,虽然通过肉眼观察无法用一幅典型的极光图像代表每一类,但是这些由聚类得出的极光类型具有各自的时间分布特点,这一结果从无监督的角度证明了极光类型在形态上是可分的。
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关键词
极光
聚类
形态分类
全天空图像
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Keywords
aurora
clustering
auroral appearance
all-sky image
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分类号
P427.33
[天文地球—大气科学及气象学]
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