ترجمه فارسی مقاله طبقه بندی انواع مختلف پلاسمای باد خورشیدی با تخمین عدم قطعیت با استفاده از یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Classifying different types of solar wind plasma with uncertainty estimations using machine learning
عنوان مقاله به فارسی طبقه بندی انواع مختلف پلاسمای باد خورشیدی با تخمین عدم قطعیت با استفاده از یادگیری ماشین
نویسندگان Tom Narock, Sanchita Pal, Aryana Arsham, Ayris Narock, Teresa Nieves-Chinchilla
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 19
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Solar and Stellar Astrophysics,Space Physics,اخترفیزیک خورشیدی و ستاره ای , فیزیک فضایی ,
توضیحات Submitted 13 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 19pages, 7 figures
توضیحات به فارسی ارسال شده 13 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 19 صفحه ، 7 شکل
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Decades of in-situ solar wind measurements have clearly established the variation of solar wind physical parameters. These variable parameters have been used to classify the solar wind magnetized plasma into different types leading to several classification schemes being developed. These classification schemes, while useful for understanding the solar wind originating processes at the Sun and early detection of space weather events, have left open questions regarding which physical parameters are most useful for classification and how recent advances in our understanding of solar wind transients impact classification. In this work, we use neural networks trained with different solar wind magnetic and plasma characteristics to automatically classify the solar wind in coronal hole, streamer belt, sector reversal and solar transients such as coronal mass ejections comprised of both magnetic obstacles and sheaths. Furthermore, our work demonstrates how probabilistic neural networks can enhance the classification by including a measure of prediction uncertainty. Our work also provides a ranking of the parameters that lead to an improved classification scheme with ~96% accuracy. Our new scheme paves the way for incorporating uncertainty estimates into space weather forecasting with the potential to be implemented on real-time solar wind data.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

دهه های اندازه گیری باد خورشیدی درجا به وضوح تنوع پارامترهای فیزیکی باد خورشیدی را مشخص کرده است.از این پارامترهای متغیر برای طبقه بندی پلاسما مغناطیس باد خورشیدی به انواع مختلفی استفاده شده است که منجر به ایجاد چندین طرح طبقه بندی می شود.این طرح های طبقه بندی ، در حالی که برای درک فرآیندهای باد خورشیدی در خورشید و تشخیص زودهنگام وقایع آب و هوایی فضا مفید است ، سؤالاتی باز کرده اند که پارامترهای فیزیکی برای طبقه بندی مفیدترین و چگونگی پیشرفت های اخیر در درک ما از طبقه بندی باد خورشیدی استبشردر این کار ، ما از شبکه های عصبی آموزش داده شده با ویژگی های مختلف مغناطیسی و پلاسما باد خورشیدی استفاده می کنیم تا به طور خودکار باد خورشیدی را در سوراخ تاج ، کمربند جریان دهنده ، معکوس بخش و گذرگاههای خورشیدی مانند تخلیه جرم تاج و غرق شده از هر دو موانع مغناطیسی و غلاف طبقه بندی کنیم.علاوه بر این ، کار ما نشان می دهد که چگونه شبکه های عصبی احتمالی می توانند طبقه بندی را با استفاده از اندازه گیری عدم اطمینان پیش بینی تقویت کنند.کار ما همچنین رتبه بندی پارامترهایی را ارائه می دهد که منجر به یک طرح طبقه بندی بهبود یافته با دقت 96 ٪ می شود.طرح جدید ما راه را برای درج تخمین های عدم اطمینان در پیش بینی آب و هوای فضا با پتانسیل پیاده سازی در داده های باد خورشیدی در زمان واقعی هموار می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.