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EXCON: Application of Extreme Instance-based Contrastive Representation Learning for Severely Imbalanced Multivariate Time Series in Solar Flare Prediction
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内容提要
本研究提出EXCON方法，旨在解决太阳耀斑预测中的类别不平衡问题。通过优化类间分离性和减少类内变异性，显著提升了分类性能。实验结果表明，EXCON在多个数据集上表现优异，具有广泛应用潜力。
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关键要点
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本研究提出EXCON方法，旨在解决太阳耀斑预测中的类别不平衡问题。
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EXCON通过对比表示学习优化类间分离性，减少类内变异性。
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该方法显著提升了分类性能，实验结果显示在多个数据集上表现优异。
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EXCON具有广泛的应用潜力，适用于多变量时间序列分析。
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