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X-ray Forecast method of Major Solar X-ray Flare Flux Profiles Using a Novel Deep Learning Method

机译:使用新型深度学习方法的主要太阳能X射线眩光通量磁通曲线X射线预测方法

摘要

A prediction system for performing a method of predicting a solar X-ray flare flux profile using a deep learning technique according to the present invention is provided. The prediction system generates the output of the LSTM layer by receiving the solar X-ray flare flux in units of every minute as an input, and passes the output of the LSTM layer to a fully-connected layer to generate the constructed embedded information. configured encoder; and a decoder configured to perform an X-ray flare flux prediction process of predicting solar X-ray flare flux using information from the encoder.
机译:提供了一种用于执行使用根据本发明的深学习技术预测太阳X射线眩光通量曲线的方法的预测系统。 预测系统通过以每分钟为单位接收到作为输入的单位的太阳X射线闪光通量来产生LSTM层的输出,并将LSTM层的输出传递到完全连接的层以产生构造的嵌入信息。 配置的编码器; 并且,解码器被配置为使用来自编码器的信息执行预测太阳X射线眩光通量的X射线闪光通量预测过程。

著录项

  • 公开/公告号KR20210104209A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 경희대학교 산학협력단;

    申请/专利号KR20200018320

  • 发明设计人 문용재;이강우;

    申请日2020-02-14

  • 分类号G01W1/10;G01W1/18;G06F17/10;G06N3/08;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 22:19:08

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