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太阳射电频谱图像在太阳活动和空间天气的观测、研究和预报中有着重要的作用。太阳射电宽带动态频谱仪是国内观测太阳射电信号的主要设备, 但受到窗口时间、观测设备和太阳活动规律的影响, 其所采集到的频谱数据存在有效样本量少的问题。针对这一现状, 提出了一种基于元学习和迁移学习的少样本学习方法, 用于改善太阳射电频谱图像的分类性能。首先模型在元学习基准数据集上进行元知识的学习, 然后对射电频谱图像进行小样本识别的模型定义, 最后将元知识迁移到频谱图像数据集的分类任务中。通过对多种元学习方法进行实验分析和性能比较, 证明了本文方法的先进性和有效性。 相似文献
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为明确宁夏玉米叶螨的种群,以2018年6—8月采自宁夏不同生境、7个叶螨地理种群、60头叶螨为样本,进行FLP-PCR分析.结果表明,样本的酶切图谱均与截形叶螨图谱一致,可为害宁夏玉米的叶螨种群为截形叶螨. 相似文献
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