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ISSN: 2333-9721
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基于覆盖算法的天体光谱自动分类*

, PP. 368-374

Keywords: 天体光谱,自动分类,覆盖算法,判别准则

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Abstract:

海量天体光谱数据的自动分类是大型观测计划项目中急需解决的重要问题之一.本文设计一种基于覆盖算法的天体光谱自动分类方法.首先对训练样本进行训练,得到各类样本的支撑点(代表点),然后在分类时只需计算待分类样本到各类支撑点的距离,并将与之最近的支撑点所在的类别作为待分类样本的类别.通过对正常星系、正常恒星、星暴星系和活动星系核的模拟和实测光谱进行分类实验,并与SVM分类方法进行比较,结果表明本文方法具有训练速度快、分类准确率高等特点.因此,本文的自动分类算法对大型观测计划所获得的海量天体光谱数据处理有着重要的意义.

References

[1]  Qin D M, Hu Z Y, Zhao Y H. A PCA Based Efficient Stellar Spectra Classification Method. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2003, 23(1): 182-186 (in Chinese) (覃冬梅,胡占义,赵永恒.一种基于主分量分析的恒星光谱快速分类法.光谱学与光谱分析, 2003, 23(1):182-186)
[2]  Qin D M, Hu Z Y, Zhao Y H. Automated Classification of Celestial Spectra Based on Support Vector Machines. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2004, 24(4): 507-511 (in Chinese) (覃冬梅,胡占义,赵永恒.基于支撑矢量机的天体光谱自动分类方法.光谱学与光谱分析, 2004, 24(4): 507-511)
[3]  Kurtz M J. Progress in Automation Techniques for MK Classification. In: Garrison R F, ed. The MK Process and Stellar Classification.1984, 136-152
[4]  Xue J Q. Neural Network and Automated Classification of Spectra. Ph.D Dissertation. National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, 1999 (in Chinese) (薛建桥.神经网络技术与光谱自动分类.博士学位论文.中国科学院国家天文台,北京, 1999)
[5]  Qiu B, Hu Z Y, Zhao Y H. Describing Language of Spectra and Rough Set. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2002, 22 (3): 523-526 (in Chinese) (邱 波,胡占义,赵永恒.光谱描述语言和粗集.光谱学与光谱分析, 2002, 22 (3): 523-526)
[6]  Zhang L, Zhang B. A Geometrical Representation of McCulloch-Pitts Neural Model and Its Applications. IEEE Trans on Neural Networks, 1999, 10(4): 925-929
[7]  http://www.sdss.org/dr3

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