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广州大学国家天文科学数据中心大湾区分中心教授王锋、中国科学院云南天文台研究员邓林华和昆明理工大学教授冯松等人合作，开展了太阳耀斑预报与人工智能学习的交叉研究，利用深度学习方法，构建了更细粒度的预报太阳模型，这意味着在太阳耀斑预报方向上取得新的进展。 日球层磁场观测仪是太阳动力学天文台搭载的一个滤光型观测仪器，利用铁吸收线测量太阳光球表面的多普勒移动、连续谱强度、视向磁场和活动区矢量磁场，用于研究太阳磁活动过程与内部动力学过程之间的相互关系。日球层磁场观测仪磁图是目前全日面磁场测量中时空分辨率最好和精度最高的磁场数据。 合作研究团队通过生成对抗网络，弥补了样本数量不足的耀斑类别，然后利用混合卷积神经网络，建立了耀斑预报模型。与传统方法相比较，此模型能自动提取信息特征，损失更少的信息，模型的训练也变得更高效更精确，真实技能统计得分平均值也有大幅提高。
