基于神经网络的线指数恒星大气物理参数测量方法

通过人工神经网络的方法基于Lick线指数,来进行大气物理参数的测量,对Kurucz的合成光谱进行预处理以适应最后LAMOST光谱数据的要求,以Lick线指数与对应的大气物理参数为输入,用人工神经网络进行训练,得到训练模型通过DR8光谱数据进行测试,通过调整人工神经网络的相关参数来使实验效果达到最佳。结果证明,通过线指数人工神经网络的方法来进行大气物理参数的测量是可行的。     

核回归方法在恒星光谱物理参量自动估计中的应用

恒星大气物理参量(有效温度、表面重力、化学丰度)是导致恒星光谱差异的主要因素。恒星大气物理参量的自动测量是LAMOST等大规模巡天望远镜所产生的海量天体光谱数据自动处理中一个重要研究内容。文章采用两种非线性核回归方法对低分辨率恒星光谱进行3个物理参量的自动估计：核最小二乘回归(KLSR),核PCA回归(KPCR)。实验表明：(1)KLSR与KPCR可以实现光谱到表面有效温度和表面重力的回归,但是KLSR对噪声敏感,KPCR鲁棒性好于前者;(2)对于温度参数估计,两种算法具有相近的估计效果;对于表面重力和化学丰度估计,KPCR优于KLSR和非参数回归方法;(3)KLSR与KPCR方法实现容易,模型的训练速度快,运算复杂度小,适用于恒星光谱物理参量的自动测量。     

基于线指数线性回归的恒星光谱大气物理参数测量

利用Lick线指数,根据光谱的海量特点,从统计回归的角度出发,通过线性回归的方法来设计大气物理参数测量的高效算法。线性回归通过选择最佳的线指数组合及回归类型的选择来使其达到最佳的回归效果。因为得到的是公式性的回归模型,所以使得其应用于新的数据时计算速度可以很快,且清晰明了,便于分析处理,这是其他方法所达不到的。实验结果证明,通过线指数回归的方法来进行大气物理参数的测量是可行的。     

A型恒星光谱线指数岭回归有效温度的预测分析

天文光谱线指数数据能够较好地保留着恒星的物理特征信息,为此借助线指数特征数据构建多参数模型,有利于更好地回归分析数据的共变关系及谱线的内在规律。世界上光谱获取率最高的施密特天文望远镜LAMOST发布的观测光谱都已经过标记,利用天文可视化工具分析这些标记的恒星光谱线指数会产生预测因子自相关,多元线性回归时因变量存在共线性,导致方差较大、得到最小二乘回归系数不稳定,虽不影响使用回归的有效性,但较难从回归方程中得到独立预测因子的评估系数。利用LAMOST巡天光谱数据中A型恒星Lick线指数为数据源,选取有效温度T_eff为7 000～8 500 K,取信噪比大于50的光谱特征值实现回归分析恒星参数T_eff值,经箱线图呈现DR5星表中,A型光谱86 097条具备T_eff值大样本光谱数据的整体分布,统计分析26种线指数的特征值后,选取分布相似且带宽为12 Å的kp12,halpha12和hgamma12字段,减少解释线指数变量的数目,优化冗余变量方差膨胀因子（VIF）系数。实验选取两两变量间观测数据集,局部拟合回归散点、同样的数据源使用散点图的总体轮廓生成高密度散点图,利用色差透明性突出显示数据密集区域。结果表明多元线性回归和岭回归算法都能从低分辨率光谱中确定A型恒星的有效温度,但经过共线性数据分析有偏估计实验,使用岭回归分析寻找最佳模型,能更准确地确定恒星有效温度,进而得到预测A型恒星有效温度及谱线回归特性。     

基于LAMOST光谱的恒星大气物理参数估计

基于实测光谱的恒星大气物理参数估计是探索恒星本质的首要任务。随着郭守敬望远镜(LAMOST)进入正式巡天阶段,正以前所未有的速度获取海量的恒星实测光谱数据,这为星系研究带来了新的机遇和挑战。由于LAMOST是多目标光纤光谱天文望远镜,获取的光谱噪音比较大。光谱前期处理中的波长定标和流量定标精度不高,导致光谱存在微小畸变,这些都大大增加了恒星大气物理参数测量的难度。如何对LAMOST实测光谱的恒星大气物理参数进行自动测量是迫切期待需要研究的一个重要课题,关键是如何消除噪声,提高恒星大气物理参数的测量精度和鲁棒性。提出了一个测量LAMOST恒星光谱大气参数的回归模型(SVM(lasso))。基本思路是:首先使用Haar小波对光谱信号进行滤波,抑制光谱中噪声的不利影响,最大限度地保留光谱判别信息。然后采用lasso算法进行特征选择,选取与恒星大气物理参数相关性强的特征。最后将选择的光谱特征输入支持向量机回归模型对恒星大气物理参数进行估计,该模型对光谱畸变和噪音的容忍性比较好,提高了测量的精确度。为了验证上述方案的可行性,在33 963条LAMOST先导巡天恒星光谱库上作了实验研究,三个恒星大气物理参数的精度分别为log Teff:0.006 8dex,log g:0.1551dex,[Fe/H]:0.104 0dex。     

一种基于Map/Reduce分布式计算的恒星光谱分类方法

天体光谱中蕴含着非常丰富的天体物理信息,通过对光谱的分析,可以得到天体的物理信息、化学成分以及天体的大气参数等。随着LAMOST和SDSS等大规模巡天望远镜的实施,将会产生海量的光谱数据,尤其是LAMOST正式运行后,每个观测夜产生大约2~4万条光谱数据。如此海量的光谱数据对光谱的快速有效的处理提出了更高的要求。恒星光谱的自动分类是光谱处理的一项基本内容,该研究主要工作就是研究海量恒星光谱的自动分类技术。Lick线指数是在天体光谱上定义的一组用以描述光谱中谱线强度的标准指数,代表光谱的物理特性,以每个线指数最突出的吸收线命名,是一个相对较宽的光谱特征。研究了基于Lick线指数的贝叶斯光谱分类方法,对F,G,K三类恒星进行分类。首先,计算各类光谱的Lick线指数作为特征向量,然后利用贝叶斯分类算法对三类恒星进行分类。针对海量光谱的情况,基于Hadoop平台实现了Lick线指数的计算,以及利用贝叶斯决策进行光谱分类的方法。利用Hadoop HDFS高吞吐率和高容错性的特点,结合Hadoop MapReduce编程模型的并行优势,提高了对大规模光谱数据的分析和处理效率。该研究的创新点为：(1) 以Lick线指数作为特征,基于贝叶斯算法实现恒星光谱分类;(2) 基于Hadoop MapReduce分布式计算框架实现Lick线指数的并行计算以及贝叶斯分类过程的并行化。     

基于核岭回归方法的恒星大气物理参数的自动测量

我国大科学工程项目LAMOST巡天计划每观测夜能获取多达数万条天体光谱数据,天文学家通过对天体光谱的分析观察可以获取有效的天文信息用于天文学或天体物理学的研究。而针对海量数据,寻找自动方法分析天体光谱并进行天体各种物理参数的测量就具有重要研究意义和价值。这一课题也吸引了许多学者进行研究,但目前所尝试的算法和相应结果仍然需要进一步改进,针对这一需求深入研究了核岭回归(KRR)方法在恒星大气物理参数(包括有效温度、表面重力和金属丰度)自动测量方面的应用,特别是在我国大科学工程项目LAMOST所释放光谱数据上的应用。核岭回归是岭回归算法的进一步发展,而岭回归是最小二乘方法的一种变形,其具有解决高维多重共线性问题的能力。所以KRR方法适合于处理高维的天体光谱信息,从LAMOST的第五期释放数据中随机选择了2万条被识别为恒星的光谱数据用于实验测试,该数据既包含低信噪比数据,也包含高信噪比数据(g,r,i波段平均信噪比最低至6.7,最高到793)。首先,本文对光谱进行预处理,包括三个步骤:(1)利用小波变换对光谱数据进行去噪处理;(2)因为LAMOST采用的是后期修正的流量定标设计,所以还通过流量归一化来避免部分光谱流量值不准确的问题;(3)由于每条光谱维数高达数千维,利用主成分分析方法(PCA)对光谱进行了降维。然后,利用KRR方法建立了光谱数据和标准化后的三大参数值之间的回归模型。最后,通过设计进行不同的组合实验对KRR算法模型进行了测试分析,并与经典算法支持向量回归(SVR)进行了对比。综合所有实验结果显示KRR方法对应的有效温度、表面重力和金属丰度的测试平均绝对误差分别为82.9897 K,0.1858 dex和0.1211 dex,优于SVR的144.2308 K,0.1886 dex和0.1246 dex。特别是KRR在温度测试结果上有较大优势,由此表明KRR方法能够有效地应用于天体光谱特别是恒星光谱参数的自动测量处理中。     

基于质量估计的恒星大气参数的自动测量

近些年海量恒星光谱数据的获取使得恒星三个基本参数（表面有效温度Teff,表面重力log g,金属丰度[Fe/H]）的自动测量方法研究成为一个重要的研究课题,相应对恒星大气物理参数测量的研究将对科学家研究宇宙演化等重大科学问题具有重要的意义。但是目前国内外针对此问题所做的研究并不是很广泛深入,且已有的一些方法还不能够完全准确地估计出恒星的大气物理参数。因此本文研究了一种基于质量估计的恒星大气物理参数自动测量方法,该方法计算量比较小,其主要思想是首先建立一些质量分布,将原始光谱数据经过质量估计算法映射到新的质量空间,然后在质量空间利用支持向量机回归对恒星的三个基本物理参数进行估计。在实验中,从SDSS-DR8光谱数据库中选择部分实测光谱数据来进行训练和测试,并将该方法预测出的参数结果与SSPP给出的参数值进行了对比,取得了比较理想的结果。实验结果表明, 该研究方法的准确率更高,预测结果更稳定,训练所用的时间短,在恒星大气物理参数自动测量上是行得通的,可以有效地测量恒星的大气物理参数。     

基于近红外光谱和稀疏偏最小二乘回归的生物质工业分析

林木生物质能源作为一种新型可再生能源,具有非常广阔的发展前景。基于近红外光谱技术,首次引入稀疏偏最小二乘回归建立木屑生物质的工业分析模型,用于生物质燃料特性的快速分析测定。工业分析总共测定了80种木屑的水分、灰分、挥发分和固定碳含量百分比;按照样品种类和产地将其划分为训练集和测试集,利用近红外光谱仪采集光谱数据并进行小波滤波处理;再利用稀疏偏最小二乘回归建立木屑生物质的定量分析模型,并与主成分回归、偏最小二乘回归、最小绝对收敛及变量筛选方法的建模效果进行比较。结果证明,相对于以上三种建模方法,稀疏偏最小二乘回归能够挑选出有重要影响的波长群组,降低非目标波段的噪声干扰,从而增强数学模型的解释能力并提高定量分析的准确度。利用稀疏偏最小二乘回归算法挑选的波长区间基本覆盖了工业分析中水分的吸收峰,而对于灰分、挥发分和固定碳的吸收峰波段尚无准确定位,需要继续探讨。总体而言,稀疏偏最小二乘回归能够减少无关信息的干扰,提高模型定量分析的准确度,增强模型的解释能力,将会在近红外光谱技术应用领域内起到重要作用。     

基于网格聚类分析LAMOST恒星光谱与理论模型的差异

随着天文大数据时代计算科学的蓬勃发展,我国具备自主知识产权的国际天文界口径最大、光谱获取率最高的大视场望远镜LAMOST,已率先在国际上开拓并实现了同时观测几千个天体光谱的大规模巡天工作。自2011年巡天至2015年6月所获得的DR3光谱数据集目前已获取世界上最大的恒星参数星表。针对LAMOST第三期发布FGK恒星光谱的流量定标等相关数据,利用Kurucz模板光谱对应的参数空间划分网格,基于开源高效的数据处理R语言程序软件平台,设计了有监督的聚类中心,便于验证其理论参数网格的差异。处理LAMOST实测光谱经归一化后,选择距离量直接描述属性,采用欧氏距离分析判别光谱之间的相似度,选取相应的属性向量构造函数判断观测光谱和理论光谱差别的量级。实验表明：比对LAMOST实测FGK型恒星光谱数据与Kurucz理论模板库数据一致性以及参数测量的准确性,结果显示相同参数的光谱间特征谱线具有较好的一致性,从而得出LAMOST光谱测量物理参数质量较高,具备极好的可靠性,为后续恒星大气模型的改进提供相应的论证依据。     

光谱分辨率和信噪比对光谱线指数测量精度的影响

分析光谱分辨率和信噪比对19个Lick原子吸收线指数测量精度的影响。采用高斯卷积方法,将光谱变换到不同分辨率下,通过测量并比较光谱在不同分辨率下的线指数值探究分辨率改变对线指数测量精度的影响;通过向光谱叠加符合不同高斯分布的随机噪声方法,将无噪理论光谱改变到不同信噪下,通过测量并比较光谱在不同信噪比时的线指数值分析信噪比对线指数测量精度的影响。结果表明：改变光谱分辨率能够引起线指数测量值的变化,此变化程度依赖于分辨率的改变程度,且此依赖关系对不同指数呈不同变化趋势;信噪比对线指数测量精度的影响随信噪比的降低而增大,当信噪比高于25时,此影响可忽略。     

一种新的恒星光谱间距离度量方法：残差分布距离

距离度量是光谱巡天数据处理中的一个重要研究内容,其定义了一种不同光谱间的距离计算方法,以此为基础可进行光谱的分类、聚类、参数测量及离群数据挖掘等工作。距离度量方法的好坏在一定程度上影响了分类、聚类、参数测量及离群数据挖掘的效果及性能,同时随着大规模恒星光谱巡天项目的开展,如何针对恒星光谱定义更为有效的距离度量方法成为其数据处理中一个非常关键的问题。基于此问题,在充分考虑到恒星光谱的特点及其数据特征的基础上,提出一种新的恒星光谱间的距离度量方法：残差分布距离。该距离度量有别于传统计算恒星光谱间距离计算方法,利用该方法计算恒星光谱间的距离时,首先将两条光谱归一化到同一尺度下,然后计算对应波长处的残差,以残差谱分布的标准差作为距离度量。该距离度量方法可用于恒星分类、聚类以及恒星大气物理参数测量等应用中。本文以恒星光谱细分类为例来比较检验该距离度量方法,结果表明该方法定义的距离在分类时能更为有效的刻画不同类别光谱间的差距,可以很好的用于相关应用中。同时还研究了信噪比对该距离度量方法的影响：残差分布距离一定程度上受光谱信噪比影响,信噪比越小,对距离的影响越大;在信噪比大于10之后,残差分布距离对分类的影响很小。     

基于多光谱遥感成像链模型的系统信噪比分析

信噪比(SNR)是评价多光谱遥感成像性能的重要指标,在设计多光谱遥感成像仪的最初阶段应进行分析,从而确定各分系统相关参数。多光谱遥感系统的成像链模型综合考虑辐射源、地物光谱反射、大气辐射传输、光学系统成像、分光元件特性、探测器光谱响应和相机噪声等各个环节,可用于进行成像过程端对端的完整分析。以基于滤光片阵列的多光谱遥感系统为例,采用MODTRAN软件进行大气辐射传输计算,对不同太阳天顶角下,不同目标地物计算像面的照度,根据电荷耦合器件探测器的噪声模型,计算出不同工作条件下多光谱遥感系统的SNR。通过对SNR的分析,可给出该类型多光谱遥感系统获得最佳性能的工作条件,并能够结合使用要求进行光学系统参数的优化选择。     

线指数特征空间内恒星光谱离群数据挖掘与分析

大规模光谱巡天将产生海量的光谱数据,为搜寻一些奇异甚至于未知类型的光谱提供了机会,对这些特殊天体的研究有助于揭示宇宙的演变规律和生命起源,巡天数据的离群数据挖掘有助于这些特殊的光谱的发现。利用线指数对光谱数据进行降维能够在尽可能多的保留光谱物理特征的同时,有效解决高维光谱数据聚类分析中运算复杂度较高的问题。提出了基于线指数特征的海量恒星光谱离群数据挖掘及分析的方法,以恒星光谱的Lick线指数作为光谱数据的特征,利用聚类搜寻离群数据的方法在海量光谱巡天数据搜寻离群数据,以此为基础并给出线指数特征空间内离群光谱数据的分析方法。实验结果证明：(1)以线指数作为光谱的特征值能快速的完成对高维光谱数据的离群数据挖掘,可以解决高维光谱数据运算复杂度高的问题;(2)该方法是在聚类结果上进行的离群数据挖掘,能够有效的挖掘出数量较少的发射线恒星、晚M型恒星、极贫金属星、缺失数据光谱等数据;(3)线指数特征空间的离群数据挖掘可以得到线指数特征空间内特殊恒星的发现规则。本文所提出的基于线指数特征的离群数据挖掘及分析方法可以应用到巡天数据的相关研究中。     

基于极值统计的拉曼光谱信噪比评估方法与应用

随着近年来便携式光谱仪技术的迅速发展,CCD光谱仪相对于传统光谱仪在光谱收集方式上发生了很多变化：（1）采集到的光谱对信号进行叠加积分,传统信噪比评估方法无法通过单次检测获得探测器波动;（2）对于谱图噪声（谱线随机波动）,由探测器响应随机波动和扫描重复误差转变为CCD探测器像素响应差异、探测器随机噪声和与光学系统分辨力有关的模式噪声。噪声类型发生改变,导致原有的光谱质量评价方法适用性变差,基于实测光谱提出更具适应性的光谱质量评价方法具有很强的现实意义。根据拉曼光谱仪检测器的变化,对采集光谱信号的成分进行分析,在该分析的基础上提出了CCD光谱仪的噪声模型假设,根据该假设使用不同的信号极值点频率对不同的噪声进行像素分离,并对噪声频率模式进行了数值模拟,模拟结果与假设相符;在此基础上提出并实验验证了通过谱线极值间距评估谱线噪声的拉曼光谱信噪比评估方法,该方法包括以下两个步骤：（1）通过采集多次实测光谱进行叠加,叠加过程中对对应不同频次的光谱极值点数量进行统计,得到统计结果后基于文中规律分离光谱仪中的环境噪声和暗噪声;（2）应用上述分离结果,对实测光谱中对应暗噪声的谱线极值点作统计平均,再将该值应用于文中公式,计算得到信噪比。该方法在进行了步骤（1）的前期准备后,可以通过单张谱图评估CCD拉曼光谱仪的随机噪声,并用于评估光谱的信噪比。基于光学构架相同、CCD探测器不同的三个拉曼光谱系统进行实验,采用该方法通过设定信噪比阈值对谱图质量进行控制,获得了一致的光谱曲线;基于该方法对同步叠加平均法进行信噪比拟合,拟合优度达到98%。该方法可用于拉曼光谱仪的性能评估和获取拉曼光谱谱图的质量实时控制。理论和实验表明：对于基于CCD探测器的拉曼光谱仪器,当确定样品和特征峰时,可以基于此方法获得信噪比。该方法还可用于比对不同配置的拉曼光谱设备,以及作为控制谱图质量一致性的标准,并对基于拉曼光谱技术的智能鉴别系统的开发具有指导意义。     

LIBS分析模型对铝合金定量分析精度的影响

为了提高铝合金定量分析的精度,将激光诱导击穿光谱技术与多变量线性回归、中值高斯核支持向量机回归及标准化偏最小二乘回归等方法相结合,建立铝合金中 Cu元素定量分析模型。对采集的LIBS光谱进行三阶极小值去背景和小波阈值降噪处理,从而提高LIBS光谱的信背比。将处理后数据筛选最佳训练集、预测集并用多变量线性回归、中值高斯核支持向量机回归法和标准化偏最小二乘拟合回归等建立定标模型。选用 Cu Ⅰ 324.80 nm,Cu Ⅰ 327.43 nm两条特征谱线以及323～329 nm范围内的LIBS光谱数据进行定量分析,对比分析三种LIBS定量分析模型的拟合系数(R2)、定标均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)和平均相对误差(ARE)等。结果表明,相对于多变量线性回归和中值高斯核支持向量机回归法两种LIBS定量分析模型,对于铝合金中的Cu元素定量分析,标准化PLSR模型的精度和准确度都有明显的提高,并且LIBS定标曲线的R2,RMSEC,RMSEP和ARE分别为0.997,0.014 Wt%,0.129 Wt%和3.053%。研究结果表明在提高定标模型精确度与泛化性方面,标准化PLSR方法更具有优势,能够有效地减小参数波动和自吸收效应对铝合金定量分析的影响。