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太陽黑子范文第1篇

太陽是地球上光和熱的源泉，它的一舉一動，都會對地球產(chǎn)生各種各樣的影響。黑子既然是太陽上物質(zhì)的一種激烈的活動現(xiàn)象，所以對地球的影響很明顯。

當太陽上有大群黑子出現(xiàn)的時候，會出現(xiàn)磁暴現(xiàn)象使指南針會亂抖動，不能正確地指示方向；平時很善于識別方向的信鴿會迷路；無線電通訊也會受到嚴重阻礙，甚至?xí)蝗恢袛嘁欢螘r間，這些反常現(xiàn)象將會對飛機、輪船和人造衛(wèi)星的安全航行、還有電視傳真等等方面造成很大的威脅。

同時，太陽黑子產(chǎn)生的帶電離子，可以破壞地球高空的電離層，使大氣發(fā)生異常，還會干擾地球磁場，從而使電訊中斷。黑子群對地球的磁場和電離層會造成干擾，并在地球的兩極地區(qū)引發(fā)極光。

黑子還會引起地球上氣候的變化。100多年以前，一位瑞士的天文學(xué)家就發(fā)現(xiàn)，黑子多的時候地球上氣候干燥，農(nóng)業(yè)豐收；黑子少的時候氣候潮濕，暴雨成災(zāi)。我國的著名科學(xué)家竺可楨也研究出來，凡是中國古代書上對黑子記載得多的世紀，也是中國范圍內(nèi)特別寒冷的冬天出現(xiàn)得多的世紀。還有人統(tǒng)計了些地區(qū)降雨量的變化情況，發(fā)現(xiàn)這種變化也是每過11年重復(fù)一遍，很可能也跟黑子數(shù)目的增減有關(guān)系。

研究地震的科學(xué)工作者發(fā)現(xiàn)，太陽黑子數(shù)目增多的時候，地球上的地震也多。地震次數(shù)的多少，也有大約11年左右的周期性。

植物學(xué)家也發(fā)現(xiàn)，樹木的生長情況也隨太陽活動的11年周期而變化。黑子多的年份樹木生長得快；黑子少的年份就生長得慢。

更有趣的是，黑子數(shù)目的變化甚至還會影響到我們的身體，人體血液中白血球數(shù)目的變化也有11年的周期性。而且_般的人在太陽黑子少的年份，感到肚子餓的較快，小麥的產(chǎn)量較高，小麥的蚜蟲也較少；

太陽黑子活動高峰時，心肌梗死的病人數(shù)量也激劇增加。為什么太陽黑子活動高峰時，患病人數(shù)會增加呢?原來黑子活動高峰時，太陽會發(fā)射出大量的高能粒子流與X射線，并引起地球磁暴現(xiàn)象。它們破壞地球上空的大氣層，使氣候出現(xiàn)異常，致使地球上的微生物大量繁殖，為疾病流行創(chuàng)造了條件。另一個方面，太陽黑子頻繁活動會引起生物體內(nèi)物質(zhì)發(fā)生強烈電離。例如紫外線劇增，會引起感冒病毒細胞中遺傳因子變異，并發(fā)生突變性的遺傳，產(chǎn)生一種感染力很強而人體對它卻有免疫力的亞型流感病毒。這種病毒一但通過空氣或水等媒介傳播開去，就會釀成來勢兇猛的流行性感冒。

太陽黑子范文第2篇

假如所有的小河都干涸了，外面是一副慘不忍睹的景象——往日的高樓大廈不在輝煌，往日繁華的街道不在人山人海，往日歡聲笑語的人們只能靜靜地在家等待著死神的降臨。

假如所有的小河都干涸了，高樓大廈里的人們沒有水喝，躺在地上瘦骨嶙峋那往日高度非凡的大老板趴在地上痛苦的著。

假如所有的小河都干涸了，人們痛苦的聲將傳遍整個地球，人類將滅亡！

太陽黑子范文第3篇

地質(zhì)學(xué)家告訴我們，地球的磁場會逆轉(zhuǎn)，南極變成北極，北極變成南極。如今，研究太陽的專家也告訴我們，太陽的磁場也會逆轉(zhuǎn)。

地球磁場的逆轉(zhuǎn)沒有固定的時間間隔，一般在10萬年到幾百萬年的時間內(nèi)會逆轉(zhuǎn)一次，逆轉(zhuǎn)過程需要大約1千年到1萬年的時間。而太陽磁場的逆轉(zhuǎn)卻要頻繁得多，11年逆轉(zhuǎn)一次，正好與太陽黑子變化的周期相符合，而且太陽磁場逆轉(zhuǎn)過程正好發(fā)生在太陽黑子最多的時候。太陽專家告訴我們，2012年是太陽黑子最多的一年，也正是太陽磁場發(fā)生逆轉(zhuǎn)的時候。有意思的是，太陽磁場的逆轉(zhuǎn)非常準時，就像時鐘一樣，每11年就會逆轉(zhuǎn)一次。

這會不會與太陽黑子有關(guān)系呢？

太陽磁場為何逆轉(zhuǎn)

對于太陽磁場，與地球磁場同樣存在的問題之一就是，太陽的磁場為什么會發(fā)生逆轉(zhuǎn)呢？

科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，恒星都有自己的磁場，恒星的磁場一般都會發(fā)生逆轉(zhuǎn)，只不過逆轉(zhuǎn)周期各不相同。恒星磁場的產(chǎn)生，據(jù)科學(xué)家推測類似于發(fā)電機原理，恒星本身就是由各種帶電的離子組成的，恒星的自轉(zhuǎn)會導(dǎo)致體內(nèi)的離子出現(xiàn)渦流，帶電離子的渦流就相當于我們熟悉的導(dǎo)線里的電流。我們知道，電場的變化就會產(chǎn)生一個個磁場，帶電離子渦流也會產(chǎn)生磁場，一個個磁場疊加起來，導(dǎo)致太陽對外呈現(xiàn)出總體的磁場。

至于恒星的磁場為何會逆轉(zhuǎn)，可能與恒星體內(nèi)的離子渦流方向經(jīng)常變化有關(guān)，也就是恒星體內(nèi)的渦流方向經(jīng)常發(fā)生變化，從而導(dǎo)致磁場的變化。

磁場逆轉(zhuǎn)的影響

地質(zhì)專家告訴我們，地球磁場的逆轉(zhuǎn)一般會給地球帶來巨大的變化，那么太陽磁場逆轉(zhuǎn)那么頻繁，為什么我們卻沒有什么感覺呢？

其實太陽磁場的逆轉(zhuǎn)對于太陽本身的影響還是很大的。在磁場逆轉(zhuǎn)過程中，磁場處于變動最大的時候，此時產(chǎn)生的太陽黑子最多。說白了，太陽黑子其實就是強烈的局部磁場，這局部磁場會把太陽內(nèi)部的很多物質(zhì)拋撒出來，釋放出比較強的離子流，也就是太陽風(fēng)。

太陽黑子范文第4篇

太陽引起地球上出現(xiàn)溫度差，然后有了壓力差，然后又風(fēng)，水蒸發(fā)又會形成降水，再加上各地區(qū)地形等。

太陽黑子的活動對地球上的溫度有直接影響。當太陽黑子活動低迷時，地球大氣中的電磁場便會受到強烈干擾，太陽輻射會發(fā)生較大的變化。其結(jié)果是一段時期內(nèi)加劇了南北極地的寒冷空氣和赤道附近低緯度地區(qū)的暖濕空氣相互交換，使大多數(shù)人類聚居地區(qū)的氣溫下降。與此相反，假如太陽黑子活動較為頻繁時，冷暖空氣的南北交換量便相對減少，我們生活的地區(qū)氣溫就會相對較高，天氣的變化也顯得較為穩(wěn)定。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

太陽黑子范文第5篇

為了充分模擬生物神經(jīng)元的時間累積效果，以便提高傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力，本文提出一種基于序列輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(sequenceinput-basedneuralnetworks,SINN)，該模型的每個輸入樣本為多維離散序列，可表述為一個矩陣?；贚-M算法設(shè)計了該模型的學(xué)習(xí)算法。以太陽黑子數(shù)年均值預(yù)測為例，仿真結(jié)果表明，當輸入節(jié)點數(shù)和序列長度比較接近時，該模型的逼近和預(yù)測能力明顯優(yōu)于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

基于序列輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1基于序列輸入的神經(jīng)元模型

對于n×q矩陣式樣本，普通神經(jīng)元將每一列視為單個樣本，而將整個矩陣視為q個n維樣本。為實現(xiàn)對矩陣式樣本的整體映射，本文提出序列神經(jīng)元模型，如圖1所示。

2基于序列輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本文提出的序列輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為三層結(jié)構(gòu)，隱層為序列神經(jīng)元，輸出層為普通神經(jīng)元，如圖3所示，圖中g(shù)為sigmoid函數(shù)。

基于序列輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

1算法原理

令輸入層n個節(jié)點，隱層p個節(jié)點，輸出層m個節(jié)點。給定L個學(xué)習(xí)樣本，其中第l(l=1,2,,L)個樣本可表示為若逼近誤差小于等于預(yù)先設(shè)定的限定誤差，或迭代步數(shù)帶到預(yù)先設(shè)定的最大步數(shù)，則算法終止。

2實施方案

Step1模型初始化。包括：序列長度、各層節(jié)點數(shù)，各層權(quán)值的迭代初值，限定誤差E，限定步數(shù)G。置當前代數(shù)g=1。Step2按式(4-5)計算各層輸出，按式(6-15)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。Step3按式(16)計算逼近誤差maxE，若E>Emax或g<G，則g=g+1轉(zhuǎn)Step2，否則轉(zhuǎn)Step4。Step4保存各層權(quán)值，停機。

仿真對比

1Mackey-Glass時間序列逼近

本節(jié)以Mackey-Glass數(shù)據(jù)逼近作為仿真對象，并與普通三層ANN對比，驗證SINN的優(yōu)越性。Mackey-Glass序列樣本可由下式產(chǎn)生為使對比公平，兩種算法采用相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，且均采用L-M算法調(diào)整權(quán)值。由上式生成序列仿真方案為用前面的m個數(shù)據(jù)，預(yù)測緊鄰其后的1個(即第m+1個)數(shù)據(jù)。因此兩種模型的輸出層均只有一個節(jié)點。為使對比充分，兩種模型隱層均取5,10,,20個節(jié)點。樣本歸一化后的限定誤差取0.05，限定步數(shù)取100。兩種模型的初始權(quán)值均在(-1,1)中隨機選取，L-M算法的控制參數(shù)=0.05tµ。ANN隱層和輸出層采用Sigmoid函數(shù)。

根據(jù)仿真方案，我們?nèi)☆A(yù)測長度m=24。令SINN輸入節(jié)點為n，序列長度為q，顯然，q反映在時間上的積累。為考察SINN的性能，即考察當n和q滿足什么關(guān)系時，SINN的性能最佳，我們將SINN輸入節(jié)點n和序列長度q分別取為表1所示的8種情況，顯然ANN的輸入節(jié)點只有m=24一種情形。為便于對比，首先定義收斂的概念。算法終止后，若逼近誤差小于限定誤差，稱算法收斂。

對于輸入節(jié)點和隱層節(jié)點的每種組合，分別用兩種模型仿真10次，并記錄每種模型的平均逼近誤差、平均迭代步數(shù)、平均收斂次數(shù)作為評價指標。仿真結(jié)果表明，SINN3_8、SIQNN4_6、SIQNN6_4、SIQNN8_3這四種SINN的逼近能力明顯優(yōu)于ANN。兩種模型的訓(xùn)練結(jié)果對比如圖4-6所示。

2太陽黑子數(shù)年均值預(yù)測

太陽黑子是太陽活動中最基本、最明顯的活動現(xiàn)象。太陽黑子產(chǎn)生的帶電離子，可以破壞地球高空的電離層，使大氣發(fā)生異常，還會干擾地球磁場，從而使電訊中斷，因此研究太陽黑子的變換規(guī)律有著重要的現(xiàn)實意義。本節(jié)利用觀測數(shù)據(jù)，采用SINN建立太陽黑子的預(yù)測模型，并通過與ANN和PNN對比，驗證SINN的優(yōu)越性。

2.1構(gòu)造樣本數(shù)據(jù)

本實驗采用太陽黑子的年度平均值序列作為仿真對象，從1749年至2007年，共計259個數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高度非線性，致使常規(guī)預(yù)測模型很難湊效。其分布特征如圖7所示。樣本數(shù)據(jù)的構(gòu)造方法是：用連續(xù)24年的數(shù)據(jù)預(yù)測其后1年的太陽黑子數(shù)。例如用1749-1773年數(shù)據(jù)預(yù)測1774年的太陽黑子數(shù)，以此類推。用1749-1948共200年的數(shù)據(jù)構(gòu)造訓(xùn)練樣本集，完成模型訓(xùn)練。用余下的59個樣本作為測試集，以檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測能力。

2.2模型參數(shù)設(shè)置

本仿真將SINN與采用L-M算法的ANN和PNN對比。隱層均分別取10,11,,25個節(jié)點。根據(jù)上節(jié)結(jié)果，我們僅考察SINN3_8、SINN4_6、SINN6_4、SINN8_3四種模型。限定誤差取0.05，限定步數(shù)取1000。PNN輸入輸出均為一個節(jié)點，正交基采用24個Fourier基函數(shù)。

4.2.3訓(xùn)練結(jié)果對比

對于隱層節(jié)點的每種取值，分別用ANN、PNN和四種SINN訓(xùn)練10次，并統(tǒng)計平均逼近誤差、平均迭代步數(shù)、收斂次數(shù)，作為評價指標。訓(xùn)練結(jié)果對比如圖8-10所示。

2.4預(yù)測結(jié)果對比

下面考察SINN和PNN、ANN的預(yù)測性能對比。以隱層20個節(jié)點為例，將ANN、PNN和4種SINN分別用訓(xùn)練集訓(xùn)練10次，每次訓(xùn)練之后，不論是否收斂，立即用測試集預(yù)測，然后統(tǒng)計最大誤差maxE、誤差均值avgE、誤差方差varE這三項指標的10次預(yù)測平均值，對比結(jié)果如表2所示，以SINN4_6為例，對比曲線如圖11所示。

3對仿真結(jié)果的分析

綜合以上兩個仿真結(jié)果可知，當輸入節(jié)點n和序列長q比較接近時，SINN的逼近及預(yù)測能力明顯好于PNN和ANN。對此可作如下分析。SINN直接接收離散序列，通過兩次映射將輸入序列循環(huán)地映射為隱層序列神經(jīng)元的輸出，由于序列神經(jīng)元采用了更多可調(diào)的權(quán)值，所以SINN有更強的逼近能力。從SINN算法可以看出，輸入節(jié)點可以視為模式記憶的寬度，而序列長度可以視為模式記憶的深度，當寬度和深度適當匹配時，SINN呈現(xiàn)出明顯優(yōu)于PNN和ANN的性能。對于PNN由于只能以深度方式獲取樣本信息，加之正交基展開帶來的截斷誤差，必然導(dǎo)致逼近能力下降。對于ANN，由于只能接收幾何點式的向量輸入，即只能以寬度方式而不能以深度方式獲取樣本信息，因此在ANN的信息處理過程中，不可避免地存在樣本信息的丟失，從而使逼近能力受到影響。