Uma Abordagem para Identificação de Padrões de Ocorrência de Eventos Solares Transientes Baseada no Fluxo de Múons
Resumo
O múon é uma partícula elementar com carga negativa, e é a componente carregada mais abundante da radiação cósmica que penetra profundamente no solo da Terra. Analisar o fluxo de múons que chega ao nosso planeta é importante para se identificar eventos solares transientes que podem causar prejuízos à população. Esse artigo apresenta uma abordagem baseada em algoritmos de mineração de sequências para automatizar o processo de identificação de padrões frequentes no fluxo de múons capturado. Experimentos realizados mostram que a abordagem é capaz de identificar eventos solares transientes por meio dos padrões frequentes identificados.
Referências
Augusto, C. R. A., Kopenkin, V., Navia, C. E., Tsui, K. H., and Sinzi, T. (2012). Search for a simultaneous signal from small transient events in the pierre auger observatory and the tupi muon telescopes. Phys. Rev. D, 86:022001.
Augusto, C. R. A., Navia, C. E., de Oliveira, M. N., Nepomuceno, A. A., Kopenkin, V., and Sinzi, T. (2017). Muon excess at sea level during the progress of a geomagnetic storm and high-speed stream impact near the time of earth’s heliospheric sheet crossing. Solar Physics, 292(8):107.
Ayres, J., Flannick, J., Gehrke, J., and Yiu, T. (2002). Sequential pattern mining using a bitmap representation. In Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pages 429–435. ACM.
Han, J., Pei, J., and Kamber, M. (2011). Data mining: concepts and techniques. Elsevier.
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Han, J., Pei, J., and Kamber, M. (2011). Data mining: concepts and techniques. Elsevier.
Publicado
26/07/2018
Como Citar
TEIXEIRA, Mariana; DE OLIVEIRA, Daniel.
Uma Abordagem para Identificação de Padrões de Ocorrência de Eventos Solares Transientes Baseada no Fluxo de Múons. In: BRAZILIAN E-SCIENCE WORKSHOP (BRESCI), 12. , 2018, Natal.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2018
.
p. 93-96.
ISSN 2763-8774.
DOI: https://doi.org/10.5753/bresci.2018.3281.
