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摘要:
提出了一种基于决策树算法的自动识别Es层回波的方法以提高Es识别效率.通过自适应二值化以及中值滤波算法对频高图进行预处理,并提取有效的Es回波区域.利用Es层在虚高轴分布的规律,通过图像投影的方法选择出特征,将这些特征以及时间信息作为决策树算法的输入;通过人工识别方式为每幅频高图标明是否存在Es回波的标签,与决策树算法的输出进行比较.对训练集进行训练、剪枝,获取最接近人工识别结果的决策树,使用测试集对获取的决策树进行测试验证.本文使用云南普洱站(22.7°N,10L5°E)记录的频高图数据作为训练集,分别使用云南普洱站(22.7°N,101.5°E)和四川乐山站(29.5°N,103.7°E)的频高图数据作为测试集对该方法进行测试验证,结果表明该方法对普洱站和乐山站两地Es二跳回波的识别均具有较高的准确率,分别达到84.2%和82.8%.
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文献信息
篇名 频高图Es层回波的自动识别
来源期刊 空间科学学报 学科 地球科学
关键词 频高图 Es回波 决策树 自动识别
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 空间物理
研究方向 页码范围 432-441
页数 10页 分类号 P352
字数 6112字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵正予 武汉大学电子信息学院 156 658 13.0 15.0
2 周晨 武汉大学电子信息学院 42 106 6.0 7.0
3 王胜 武汉大学电子信息学院 46 444 7.0 21.0
4 杨国斌 武汉大学电子信息学院 24 49 4.0 6.0
5 姜春华 武汉大学电子信息学院 17 22 2.0 4.0
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空间科学学报
双月刊
0254-6124
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大16开
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