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  该论文提出了一种根据机器学习的赤道等离子体泡（Equatorial Plasma Bubble, EPB）事情智能辨认和特征提取模型，包含EPB辨认模型1、EPB形状切割模型2和EPB特征提取办法3，能够端到端主动完成极向扩展、纬向漂移速度和EPB面积的核算。这项研讨为剖析很多气辉观测数据中的EPB特征供给了一个快捷牢靠的东西。EPB的纬向漂移速度、面积和极向扩展等参数是提醒其演化机制的要害物理量，剖析三者的相互关系可提醒电场-中性风场-等离子体密度梯度的多标准耦合机制，进而为理论模型的完善以及低纬区域电离层不规则体预告供给要害根据。

  该论文使用云南曲靖站一个太阳活动周的全天空气辉成像仪观测数据来进行模型练习测验，经过不同网络模型比照试验，构建了功能优秀的嵌入轻量级卷积块注意力模块（CBAM）的深度残差网络（ResNet18）网络模型，该模型在测验集上准确率可达0.99，召回率达0.91，F1值达0.95。作者进一步验证了模型在不同太阳活动、地磁活动条件对模型辨认功能的鲁棒性；经过与人工提取的特征参量作比照，验证了模型提取特征参量的准确性；证明在辨认和提取EPB特征方面，深度学习模型相较于人工专家具有更高的稳定性和功率。

  论文榜首作者为国家空间科学数据中心钟佳博士，通讯作者为邹自明研讨员，太阳活动与空间气候全国重点试验室徐寄遥研讨员、孙龙昌副研讨员、李钦增副研讨员、袁韦高级工程师，国家空间科学数据中心陆阳特别研讨助理，长沙理工大学吴坤教授也参加了研讨工作。

  该奖项是Wiley出版社在广受作者认可的期刊中，经过计算由我国作者（通讯作者发文组织为我国大陆组织）宣布的一切文章在宣布后3个天然月内的全文阅览下载量，从中挑选下载量最高的数篇由我国作者所宣布的文章，颁发地点组织为我国大陆的我国作者“Wiley威立我国高奉献作者”，以感谢作者为科学技术进步做出的奉献。

  该论文在宣布后三个月内获709次下载，在该期刊我国作者2025年榜首季度宣布文章三月内下载量中位列前茅。

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