结果表明(如图1所示)MLP网络的结果与反演结果基本接近,可以克服线性定标存在的磁饱和效应(如图1右列本影区域所示),测试集的MLP预测的结果与光谱反演结果的拟合决定系数在0.91以上,样本预测与反演结果的残差在 ...
这证明了神经网络方法在单波段磁场定标中可以获得良好的结果。
图1 Hinode/SP活动区MLP预测结果比较。
第一行是横场结果,从左至右分别为反演的结果、MLP的结果、线性定标的结果;第二行为纵场结果,从左至右同上。蓝色框线内为黑子本影区域,即高磁场区域,磁饱和效应较为严重。
结果表明(如图2所示):卷积ResNet的预测结果(中)与光谱反演结果(左)更为接近,如红色方框所示。测试集的预测结果与反演结果的决定系数在0.95以上,残差在50G左右。
相比于MLP的结果,ResNet具有更好的收敛性。
图2 反演、ML和线性定标结果的比较。第一行从左至右为反演、ResNet、线性定标的横场结果;第二行为纵场的反演、ResNet和线性定标结果。