太阳风速度信息数据快速优化检测研究

• 作者: 明勇 甘晓敏 黎波
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 太阳风速度 信息数据 快速检测
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 仿真服务化
• 页码范围: 425-428
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4479字
• 语种: 中文

摘要

对太阳风速度信息数据进行准确的检测,可更好的了解和预防太阳风暴,尽可能的降低太阳风暴给地球造成的严重影响.对太阳风速度信息数据进行训练,获得最终信息分类阈值和权值,进行太阳风速度信息数据检测时,可以保证太阳风速度信息数据检测的准确性,但传统方法通过提取太阳风速度信息数据特征,并利用匹配投影法求解特征解,得到全部匹配特征点,实现太阳风速度信息数据检测,缺少信息分类阈值,不能准确聚类,存在检测精准度较低的问题.提出一种RBF神经网络与决策树的太阳风速度信息数据快速检测方法.上述算法首先分析太阳风速度信息特征,利用RBF神经网络特征属性优势对太阳风速度信息数据进行训练,获得最终分类阈值和权值,在此基础上将训练优化数据后传递给决策树,利用信息增益实现太阳风速度信息数据测试属性相关性分析.进一步实现太阳风速度信息数据的属性约简和规则选取,获得最终的检测信息.仿真结果表明,上述算法能够快速地检测太阳风速度信息,且检测精准度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	明勇	成都理工大学地球物理学院	10	29	4.0	4.0
5	黎波	成都理工大学地球物理学院	2	1	1.0	1.0
6	甘晓敏		1	1	1.0	1.0