Automated High‐Frequency Geomagnetic Disturbance Classifier: A Machine Learning Approach to Identifying Noise While Retaining High‐Frequency Components of the Geomagnetic Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present an automated method to identify high‐frequency geomagnetic disturbances in ground magnetometer data and classify the events by the source of the perturbations. We developed an algorithm to search for and identify changes in the surface magnetic field, dB/dt, with user‐specified amplitude and timescale. We used this algorithm to identify transient‐large‐amplitude (TLA) dB/dt events that have timescale less than 60 s and amplitude >6 nT/s. Because these magnetic variations have similar amplitude and time characteristics to instrumental or man‐made noise, the algorithm identified a large number of noise‐type signatures as well as geophysical signatures. We manually classified these events by their sources (noise‐type or geophysical) and statistically characterized each type of event; the insights gained were used to more specifically define a TLA geophysical event and greatly reduce the number of noise‐type dB/dt identified. Next, we implemented a support vector machine classification algorithm to classify the remaining events in order to further reduce the number of noise‐type dB/dt in the final data set. We examine the performance of our complete dB/dt search algorithm in widely used magnetometer databases and the effect of a common data processing technique on the results. The automated algorithm is a new technique to identify geomagnetic disturbances and instrumental or man‐made noise, enabling systematic identification and analysis of space weather related dB/dt events and automated detection of magnetometer noise intervals in magnetic field databases.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».