一种基于支持向量机的射电可见度数据自动标注方法
A Radio Visibility Data Auto-Flag Method Based on Support Vector Machine
查看参考文献14篇
|
文摘
|
对中国明安图超宽频谱射电日像仪(Mingantu Ultrawide Spectral Radioheliograph, MUSER)观测所得到的可见度数据进行标注(Flag),以剔除数据中的异常值是后续成图处理的一个重要工作.研究中利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)技术建立可信可见度数据标记模型,进而利用模型对可见度数据测试样本集进行测试标注. 结果表明,该方法与传统基于统计的方法相比准确率有明显改进,可较好地判断出故障天线,对MUSER故障天线引起的可见度数据失真标记正确率可达到86%左右,且不受太阳爆发活动对数据的影响. |
|
其他语种文摘
|
The Mingantu Ultrawide Spectral Radioheliograph (MUSER) has entered the trial observation stage. After the construction of data acquisition and real-time storage system, it is urgent to automatically flag and eliminate abnormal visibility data so as to improve the image quality. In this paper, according to the observational records, we create a credible visibility set, and further obtain a corresponding model by using support vector machine (SVM) technology. The results show that the SVM is a robust approach to flag the MUSER visibility data, and could reach the accuracy of about 86%. Meanwhile, the approach would not be affected by solar activities such as flare eruptions. |
|
来源
|
天文学报
,2016,57(1):19-28 【核心库】
|
|
DOI
|
10.15940/j.cnki.0001-5245.2016.01.003
|
|
关键词
|
太阳:活动
;
太阳:射电辐射
;
恒星:成像
;
方法:数据分析
;
技术:其他
|
|
地址
|
1.
昆明理工大学, 云南省计算机技术应用重点实验室, 昆明, 650505
2.
中国科学院国家天文台, 北京, 100012
|
|
语种
|
中文 |
|
文献类型
|
研究性论文 |
|
ISSN
|
0001-5245 |
|
学科
|
天文学 |
|
基金
|
国家自然科学基金委员会-中国科学院“天文联合基金”
;
国家自然科学基金项目
;
云南省应用基础研究计划重点项目
|
|
文献收藏号
|
CSCD:5631952
|
参考文献 共
14
共1页
|
|
1.
Yan Y.
EM&P,2009,104:97
|
被引
6
次
|
|
|
|
|
2.
高姣姣. 面向射电日像仪的随机组结构剖析与文件设计.
天文研究与技术,2013,10:365
|
被引
4
次
|
|
|
|
|
3.
Brown R L.
AdSpR,2004,34:555
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
4.
Thompson A R.
Interferometry and Synthesis in Radio Astronomy. 2nd Edition,2001:12-23
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
5.
Swarup G.
IJRSP,1990,19:493
|
被引
2
次
|
|
|
|
|
6.
Begum A.
MNRAS,2008,386:1667
|
被引
3
次
|
|
|
|
|
7.
Prasad J.
ExA,2012,33:157
|
被引
2
次
|
|
|
|
|
8.
肖建华.
智能模式识别方法,2006:113-119
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
9.
雷雨. 基于经验模式分解和最小二乘支持向量机的卫星钟差预报.
天文学报,2014,55:216
|
被引
11
次
|
|
|
|
|
10.
高媛媛.
四川理工学院学报:自然科学版,2010,23:531
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
11.
曾鸣.
计算机工程与应用,2013,49:7
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
12.
Liu C.
MNRAS,2012,426:2463
|
被引
5
次
|
|
|
|
|
13.
Qahwaji R.
SoPh,2007,241:195
|
被引
2
次
|
|
|
|
|
14.
党建武. 基于离散曲率的二次误差度量网格简化算法.
计算机应用,2011,31:1010
|
被引
6
次
|
|
|
|
|
了解气象卫星更多信息，请访问