論文の概要: Detecting and Classifying Flares in High-Resolution Solar Spectra with Supervised Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15594v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 18:52:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 21:24:18.170537
• Title: Detecting and Classifying Flares in High-Resolution Solar Spectra with Supervised Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による高分解能太陽スペクトルのフレア検出と分類
• Authors: Nicole Hao, Laura Flagg, Ray Jayawardhana,
• Abstract要約: 本稿では,太陽フレアを教師あり機械学習の助けを借りて分類する標準化手法を提案する。 RHESSIミッションのフレアデータと、HARPS-N機器の太陽光スペクトルを用いて、いくつかの教師付き機械学習モデルを訓練した。 最も訓練されたモデルでは、平均集計精度スコアが0.65であり、非フレアクラスと弱フレアクラスではカテゴリ精度スコアが0.70以上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Flares are a well-studied aspect of the Sun's magnetic activity. Detecting and classifying solar flares can inform the analysis of contamination caused by stellar flares in exoplanet transmission spectra. In this paper, we present a standardized procedure to classify solar flares with the aid of supervised machine learning. Using flare data from the RHESSI mission and solar spectra from the HARPS-N instrument, we trained several supervised machine learning models, and found that the best performing algorithm is a C-Support Vector Machine (SVC) with non-linear kernels, specifically Radial Basis Functions (RBF). The best-trained model, SVC with RBF kernels, achieves an average aggregate accuracy score of 0.65, and categorical accuracy scores of over 0.70 for the no-flare and weak-flare classes, respectively. In comparison, a blind classification algorithm would have an accuracy score of 0.33. Testing showed that the model is able to detect and classify solar flares in entirely new data with different characteristics and distributions from those of the training set. Future efforts could focus on enhancing classification accuracy, investigating the efficacy of alternative models, particularly deep learning models, and incorporating more datasets to extend the application of this framework to stars that host exoplanets.
• Abstract（参考訳）: フレアは太陽の磁気活動のよく研究された側面である。 太陽フレアの検出と分類は、太陽系外惑星の透過スペクトルにおける恒星フレアによる汚染の分析を知らせることができる。 本稿では,太陽フレアを教師あり機械学習の助けを借りて分類する標準化手法を提案する。 HARPS-N装置のRHESSIミッションのフレアデータと太陽スペクトルを用いて、いくつかの教師付き機械学習モデルを訓練し、最高の実行アルゴリズムは、非線形カーネル、特に放射基底関数(RBF)を備えたC-Support Vector Machine(SVC)であることが判明した。 RBFカーネルを用いた最良のトレーニングモデルであるSVCは、平均集計精度スコアが0.65で、分類精度スコアが0.70以上、非フレアクラスが弱フレアクラスである。 比較すると、ブラインド分類アルゴリズムは精度スコアが0.33である。 実験の結果、このモデルでは、太陽フレアをトレーニングセットと異なる特性と分布を持つ全く新しいデータに分類することができることがわかった。 今後の取り組みは、分類の精度の向上、代替モデル、特にディープラーニングモデルの有効性の調査、さらに多くのデータセットを導入して、太陽系外惑星をホストする恒星へのこのフレームワークの適用を拡大することに注力する。

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