電離層是近地空間環境的重要組成部分，由於受到來自太陽與地磁活動、高層大氣乃至近地面低層大氣的多種因素的驅動，電離層中會出現各種不規則結構，擴展F是電離層中最常見的一種不規則結構之一。本書利用東亞地區中國和日本部分臺站的電離層觀測數據，繫統分析了我國電離層擴展F發生概率的區域統計特征，以及我國中低緯地區擴展F發生概率的預測方法，並首次將人工神經網絡算法應用於電離層擴展F發生概率的預測預報領域。

●第一章 緒論
1.1 選題的背景及意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 擴展F發生概率的變化特征
1.2.2 擴展F與電離層F層背景參數的相關性
1.2.3 擴展F與其他不規則體現像的相關性
1.2.4 擴展F發生概率的預測模型
1.2.5 人工智能技術發展概述
1.3 研究內容及主要工作
第二章 電離層及其不規則結構
2.1 引言
2.2 電離層
2.2.1 電離層的形成
2.2.2 電離層的分層結構
2.3 電離層不規則結構及其基本特征
2.3.1 擴展F
2.3.2 偶發E層（Es層）
2.3.3 電離層閃爍
2.4 太陽與地磁活動的影響及表征參數
2.5 電離層不規則結構的探測
2.5.1 電離層垂直探測儀
2.5.2 閃爍監測設備
2.6 本章小結
第三章 中低緯度地區電離層擴展F的產生機制
3.1 引言
3.2 低緯度地區擴展F的產生機制
3.3 中緯度地區擴展F的產生機制
3.4 改進的線性增長率的計算方法
3.5 影響線性增長率的因素分析
3.6 本章小結
第四章 中低緯度地區擴展F的區域統計特征
4.1 引言
4.2 數據來源與處理
4.3 電離層擴展F的經向變化特征
4.3.1 年變化
4.3.2 隨太陽、地磁活動變化
4.3.3 季節變化
4.3.4 日變化
4.4 電離層擴展F的緯向變化特征
4.4.1 年變化
4.4.2 隨太陽、地磁活動變化
4.4.3 季節變化
4.4.4 日變化
4.5 擴展F區域變化特征的機制分析
4.6 本章小結
第五章 擴展F與電離層F層背景參數的相關性
5.1 引言
5.2 峰高、虛高、厚度的統計特征
5.2.1 數據來源與處理
5.2.2 峰高的變化特征
5.2.3 虛高的變化特征
5.2.4 厚度的變化特征
5.3 擴展F與臨界頻率、虛高的相關性
5.3.1 數據來源與處理
5.3.2 F2層臨界頻率（foF2）的變化
5.3.3 F層虛高（h＇F）的變化
5.3.4 擴展F發生概率的變化
5.3.5 相關性分析
5.4 本章小結
第六章 擴展F與其他不規則體現像的相關性
6.1 引言
6.2 擴展F與電離層閃爍的相關性研究
6.2.1 數據來源與處理
6.2.2 年變化
6.2.3 季節變化
6.2.4 日變化
6.2.5 相關性分析
6.3 擴展F與Es層相關性研究
6.3.1 數據來源與處理
6.3.2 年變化
6.3.3 季節變化
6.3.4 日變化
6.3.5 相關性分析
6.4 本章小結
第七章 大數據處理方法
7.1 引言
7.2 數據預處理
7.2.1 數據預處理概述
7.2.2 數據預處理流程
7.3 算法模型
7.3.1 模型學習方式
7.3.2 分類模型
7.3.3 聚類算法
7.3.4 時間序列預測算法
7.4 模型評價
7.4.1 評價指標
7.4.2 模型評估方法
7.4.3 超參數調優方法
7.4.4 欠擬合與過擬合
7.4.5 實驗應用
7.5 本章小結
第八章 電離層擴展F發生概率的預測模型研究
8.1 引言
8.2 神經網絡算法簡介
8.3 數據來源與處理
8.4 擴展F發生概率預測模型的構建
8.5 預測模型的精度分析
8.6 本章小結
第九章 總結與展望
9.1 研究總結
9.2 研究展望
參考文獻

電離層是近地空間環境的重要組成部分，由於受到來自太陽與地磁活動、高層大氣乃至近地面低層大氣的多種因素的驅動，電離層中會出現各種不規則結構，擴展F是電離層中最常見的一種不規則結構之一。為了加深對我國電離層擴展F發生變化規律的認識，提升我國電離層預報能力，本書首次將人工神經網絡算法應用於電離層擴展F發生概率的預測預報領域。同時，利用東亞地區中國和日本部分臺站的電離層觀測數據，繫統分析了在不同的太陽和地磁活動條件下東亞地區電離層擴展F發生概率的區域統計特征，得到了許多非常有價值的研究成果。