論文の概要: A Machine-Learning-Ready Dataset Prepared from the Solar and Heliospheric Observatory Mission

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06394v1
• Date: Wed, 4 Aug 2021 21:23:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-08-22 16:19:46.160573
• Title: A Machine-Learning-Ready Dataset Prepared from the Solar and Heliospheric Observatory Mission
• Title（参考訳）: 太陽・太陽圏観測ミッションから作成した機械学習対応データセット
• Abstract要約: 太陽画像から標準データセットを生成するためのPythonツールを提案する。 我々のツールは、SoHO(Solar and Heliospheric Observatory)とSolar Dynamics Observatory(Solar Dynamics Observatory)の両方のミッションから得られるすべての画像製品で動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a Python tool to generate a standard dataset from solar images that allows for user-defined selection criteria and a range of pre-processing steps. Our Python tool works with all image products from both the Solar and Heliospheric Observatory (SoHO) and Solar Dynamics Observatory (SDO) missions. We discuss a dataset produced from the SoHO mission's multi-spectral images which is free of missing or corrupt data as well as planetary transits in coronagraph images, and is temporally synced making it ready for input to a machine learning system. Machine-learning-ready images are a valuable resource for the community because they can be used, for example, for forecasting space weather parameters. We illustrate the use of this data with a 3-5 day-ahead forecast of the north-south component of the interplanetary magnetic field (IMF) observed at Lagrange point one (L1). For this use case, we apply a deep convolutional neural network (CNN) to a subset of the full SoHO dataset and compare with baseline results from a Gaussian Naive Bayes classifier.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ユーザ定義の選択基準と様々な事前処理ステップを可能にする、ソーラー画像から標準データセットを生成するPythonツールを提案する。 私たちのpythonツールは、solar and heliospheric observatory(soho)とsolar dynamics observatory(sdo)の両方のミッションからのすべてのイメージ製品で動作します。 sohoミッションのマルチスペクトル画像から得られたデータセットについて検討し、コロナグラフ画像内の惑星通過や欠落したデータや惑星トランジットを含まず、時間的同期により機械学習システムへの入力の準備が整う。 機械学習対応の画像は、例えば宇宙天気パラメータの予測に使用できるため、コミュニティにとって貴重なリソースである。 ラグランジュ点1(L1)で観測された惑星間磁場(IMF)の南北成分の3～5日間の予測値を用いて,このデータの利用について述べる。 このユースケースでは、完全なsohoデータセットのサブセットにディープ畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を適用し、ガウスのナイーブベイズ分類器のベースライン結果と比較する。

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