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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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