論文の概要: Machine Learning Applications to Kronian Magnetospheric Reconnection Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00496v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 14:46:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-02 21:10:17.133290
• Title: Machine Learning Applications to Kronian Magnetospheric Reconnection Classification
• Title（参考訳）: 機械学習によるクロニアン磁気圏再接続分類
• Authors: Tadhg M. Garton, Caitriona M. Jackman, Andy W. Smith, Kiley L. Yeakel, Shane A. Maloney and Jon Vandegriff
• Abstract要約: 我々は,クロニアン磁気圏における再接続の証拠を特定するために,完全に自動化された教師付き学習,フィードフォワードニューラルネットワークモデルを提案する。 このモデルは3年間の観測と2093年の分類イベントを網羅した再接続イベントのカタログから構築されている。 このモデルから、カッシーニの土星近傍の磁気圏における磁気再結合現象の完全なカタログ化と検証が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The products of magnetic reconnection in Saturn's magnetotail are identified in magnetometer observations primarily through characteristic deviations in the north-south component of the magnetic field. These magnetic deflections are caused by travelling plasma structures created during reconnection rapidly passing over the observing spacecraft. Identification of these signatures have long been performed by eye, and more recently through semi-automated methods, however these methods are often limited through a required human verification step. Here, we present a fully automated, supervised learning, feed forward neural network model to identify evidence of reconnection in the Kronian magnetosphere with the three magnetic field components observed by the Cassini spacecraft in Kronocentric radial-theta-phi (KRTP) coordinates as input. This model is constructed from a catalogue of reconnection events which covers three years of observations with a total of 2093 classified events, categorized into plasmoids, travelling compression regions and dipolarizations. This neural network model is capable of rapidly identifying reconnection events in large time-span Cassini datasets, tested against the full year 2010 with a high level of accuracy (87%), true skill score (0.76), and Heidke skill score (0.73). From this model, a full cataloguing and examination of magnetic reconnection events in the Kronian magnetosphere across Cassini's near Saturn lifetime is now possible.
• Abstract（参考訳）: 土星の磁気圏における磁気リコネクションの産物は、主に磁場の南北成分の特徴的な偏差を通して磁気センサ観測で同定される。 これらの磁気偏向は、観測衛星を急速に通過する再接続時に生じるプラズマ構造によって引き起こされる。 これらのシグネチャの同定は長い間目によって行われており、最近では半自動的な方法によって行われているが、これらの方法は必要な人間の検証ステップによって制限されることが多い。 本稿では,KRTP(Kronocentric radial-theta-phi)座標のカッシーニ探査機が観測した3つの磁場成分とクロニアン磁気圏における再結合の証拠を入力として,完全に自動化された教師付きニューラルネットワークモデルを提案する。 このモデルは、プラズモイド、進行する圧縮領域、双極子化に分類された合計2093の分類イベントを含む3年間の観測をカバーする再結合事象のカタログから構成されている。 このニューラルネットワークモデルは、2010年1月に高い精度(87%)、真のスキルスコア(0.76)、ハイドケスキルスコア(0.73)でテストされた大規模なカッシーニデータセットにおける再接続イベントを迅速に識別することができる。 このモデルから、カッシーニの土星近傍の磁気圏における磁気再結合現象の完全なカタログ化と検証が可能となった。

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