基于聚类的太阳光球亮点的数据清洗

• 作者: 冯松 季凯帆 张艾丽 杨云飞 熊建萍 邓辉
• 来源期刊: 天文研究与技术－国家天文台台刊
• 学科: 地球科学
• 关键词: 光球亮点 非亮点结构 聚类算法 K-means算法 DBSCAN算法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 233-241
• 页数: 9页
• 分类号: P182.2+1
• 字数: 4857字
• 语种: 中文

摘要

由于光球亮点尺度小、 边缘结构不明显等原因,在识别中一部分发亮的碎米粒不可避免地被误识别为亮点.采用基于划分的K-means算法和基于密度的DBSCAN算法分别清洗所有发亮结构的特征数据,拟将非亮点结构从亮点结构中剔除.首先采用LMD算法和三维联通的思想识别和跟踪亮点,然后提取亮点的7个相关度较低的特征值,包括等效直径、 强度、 偏心率、 亮点边缘位于米粒暗径的比例、 速度、 运动方式和扩散系数,并在数据标准化后,采用主成分分析法根据90%的贡献率降至三维.最后采用K-means算法和DBSCAN算法对亮点数据进行清洗.实验结果表明,两种算法均能清洗非亮点结构,K-means算法的正确率为80%,DBSCAN算法的正确率为53%.因此,K-means算法能够更有效地区分亮点和非亮点结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	季凯帆	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	24	58	4.0	5.0
2	邓辉	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	36	132	6.0	9.0
3	冯松	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	14	21	3.0	4.0
4	杨云飞	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	22	49	3.0	6.0
5	熊建萍	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	2	0	0.0	0.0
6	张艾丽	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	2	0	0.0	0.0