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电玩城捕鱼游戏_:建立了一个深度神经网络模型
时间:2020/12/25 15:27:34 作者: 来源: 阅读:10 评论:0内容摘要:据报道,月球陨石坑也被称为“月球化石”。它们的有效识别和年龄估计是月球地形、地质构造、地质年龄和航天器着陆点的关键。自月球探测以来,已建立了由专家手动或自动识别的月球撞击坑数据库。然而,由于识别方法和数据类型的差异,现有数据库在陨石坑数量、位置、大小等方面存在一定的差异,自动识别方法通常难以发现不规则或退化的陨石坑。在...据报道,月球陨石坑也被称为“月球化石”。它们的有效识别和年龄估计是月球地形、地质构造、地质年龄和航天器着陆点的关键。自月球探测以来,已建立了由专家手动或自动识别的月球撞击坑数据库。然而,由于识别方法和数据类型的差异,现有数据库在陨石坑数量、位置、大小等方面存在一定的差异,自动识别方法通常难以发现不规则或退化的陨石坑。
在吉林大学地球科学学院副教授杨晨的带领下,研究人员建立了基于迁移学习方法的深度神经网络模型。迁移学习是一种机器学习方法,可以使用之前获得的知识来解决下一个问题。研究人员利用7895个已确定年龄的陨石坑和1411个陨石坑建立了一个深度神经网络模型。
利用该模型,研究人员逐渐从嫦娥一号和嫦娥二号的数据中检测出陨石坑,并进一步估算其地质年龄。据报道,该研究小组新发现了109,956个陨石坑,是已确认陨石坑数量的十倍多。已经有18996个直径超过8公里的陨石坑被确定为地质年代。这些陨石坑贯穿于月球中纬度和低纬度地区。
杨晨表示,目前,这些科研成果已被推广应用于“嫦娥五号”着陆区小型撞击坑的识别。该模型的成功应用对今后的月球和行星科学研究具有重要意义。
这项研究是与吉林大学、中国科学院国家天文台、意大利特兰托大学和冰岛大学合作完成的。
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