一种基于深度学习的太阳活动预报方法及系统 | |
郑艳芳; 董亮; 潘业欣; 高冠男; 李雪宝; 闫鹏朝; 凌益 | |
2023-12-08 | |
著作权人 | 中国科学院云南天文台 |
专利号 | ZL202311108732.8 |
国家 | 中国 |
文献子类 | 发明 |
产权排序 | 1 |
英文摘要 | 本申请涉及一种基于深度学习的太阳活动预报方法及系统,其中,该方法包括:获取太阳数据;将所述太阳数据输入至太阳活动预报模型,得到太阳活动预报结果;所述太阳活动预报模型基于深度学习得到;本申请提供的基于深度学习的太阳活动预报方法,可以快速、准确地得到太阳活动预报结果,使得用户可以及时做出应对措施,降低太阳活动的影响。 |
学科主题 | 天文学 |
公开日期 | 2023-12-08 |
申请日期 | 2023-08-30 |
语种 | 中文 |
状态 | 公开 |
内容类型 | 专利 |
源URL | [http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/26383] |
专题 | 云南天文台_射电天文研究组 |
作者单位 | 中国科学院云南天文台, 云南省昆明市官渡区金马街道396号羊方旺 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 郑艳芳,董亮,潘业欣,等. 一种基于深度学习的太阳活动预报方法及系统. ZL202311108732.8. 2023-12-08. |
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