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“了解日冕物質拋射在日冕以及行星際的傳播和演化過程，預報日冕物質拋射是否到達地球軌道及何時到達地球軌道，是空間天氣領域關注的重要課題?！闭撐耐ㄓ嵶髡摺⒅袊茖W院國家空間科學中心研究員沈芳介紹。

此次，科研人員提出了基于機器學習的日冕拋射物質識別與參數獲取方法。首先，科研人員基于大角度和光譜日冕儀的圖像數據，訓練了一個能夠判別圖像內是否有日冕物質拋射的卷積神經網絡模型；隨后，利用主成分分析方法提取神經網絡的特征圖中的信息，獲取了能夠展示每一張觀測圖像中日冕物質拋射位置的共定位圖；最后，根據不同圖像中日冕拋射物質區(qū)域的形狀、位置等特征，獲取了日冕拋射物質的速度、角寬度以及中央位置角等信息。

利用搭載于太陽與日光層觀測臺(SOHO)衛(wèi)星上的大角度和光譜日冕儀的觀測數據，美國國家航空航天局的研究人員手工整理了1996年至今的日冕物質拋射觀測目錄。該目錄記載了每一次日冕物質拋射事件的時間、位置角、角寬度、速度等，是日冕物質拋射相關研究的重要基礎數據。

888游戏城官网日冕物質拋射(CME)是從太陽拋入行星際空間的大尺度等離子體團，是太陽系內最大尺度的能量釋放活動，也是災害性空間天氣的主要源頭，可能會導致中度到強烈的地磁暴。

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