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71.
基于自适应径向基神经网络的类星体光谱自动识别方法 总被引:1,自引:1,他引:0
通过对光谱的研究来识别和认证类星体是天文学研究中的重要方法。文章提出了一种对类星体光谱进行自动识别的自适应径向基神经网络(RBFN)方法。该方法包括以下几个步骤: (1)先将训练样本归一化,再利用PCA变换进行降维,获得样本特征向量; (2)设计出K均值聚类算法与梯度下降法相结合的径向基神经网络结构的基本模型,再用SSE(sum of squares error)误差函数进行判断,对RBFN隐含层的神经元进行自动调节,直至满足给定误差阈值; (3)用训练得到的参数对用于测试的样本中的类星体光谱进行识别。该方法不但克服了经典RBFN算法选择隐层神经元数目的困难,而且还提高了对类星体识别的稳定性和正确率。研究结果对于大型光谱巡天所产生的海量数据的自动处理具有重要意义。 相似文献
72.
基于神经网络的模板匹配方法求正常星系红移 总被引:1,自引:1,他引:0
星系通常分为正常星系(NG)与活动星系(AG)两类。文章提出了一种自动获取NG红移的快速有效方法: (1) 由NG模板根据红移范围Ⅰ: 0.0~0.3与Ⅱ: 0.3~0.5模拟得到两类星系样本, 进行PCA变换获得样本特征向量; (2) 利用概率神经网络设计两类样本特征向量的Bayes分类器; (3) 对于实际NG光谱数据, 利用Bayes分类器进行分类确定其红移的范围, 然后在此范围内进行模板匹配得到红移的准确值。与在整个红移范围内的模板匹配方法相比, 此方法不但节省了50%的模板匹配运算量, 而且还大大提高了红移值测量的精度。文章研究结果对于大型光谱巡天所产生的海量数据的自动处理具有重要意义。 相似文献
73.
74.
非发射线天体的光谱是天体光谱谱线提取中最难处理的一种。针对非发射线天体,给出了一种基于均值漂移的谱线自动提取方法。首先,利用均值漂移总是指向局部密度最大点也即密度的模式点这一性质,提取出较为满意的伪连续谱;其次,均值漂移滤波同时工作在空间域和幅度域上,是一种非线性的边缘保持滤波方法,在去除噪声的同时,能够较好地保持特征谱线的信息,文章在连续谱归一化后,采用均值漂移去噪得到谱线光谱;最后,对谱线光谱设置局部阈值提取出特征谱线。通过对恒星、正常星系等的实验表明:该方法是有效的, 这将对后续的参数测量和基于谱线的光谱分类非常有利。 相似文献
75.
恒星表面有效温度是恒星的一个重要物理参量,是恒星光谱差异的重要因素。文章采用非参数估计算法对恒星表面温度进行估计。首先对历史光谱数据进行主成分分析(PCA)处理,再根据PCA特征数据与其表面温度的对应关系建立温度的估计模型,该模型是基于高斯核函数的。方法不依赖对光谱进行精确测量,就可以得到较高估计精度的温度值,对大样本光谱分析具有重要意义。 相似文献
76.
77.
The dispersive properties of a dielectric-rod loaded waveguide immersed in a magnetized annular plasma 总被引:4,自引:0,他引:4 下载免费PDF全文
Propagation properties of electromagnetic waves in a dielectric-rod waveguide immersed in a magnetized annular plasma are presented in this paper. The dispersion relations are derived and calculated. The results show that the dielectric-rod loading can make the structure less dispersive and the transmission frequency-band broadened. 相似文献
78.
介绍在化学竞赛教学中引入文献阅读的实践,对文献的选择、阅读方式和考查方式进行了分析和探索,以帮助学生加深对知识的理解,培养学生解决问题的能力,促进学生的可持续发展,最终实现学生综合能力的提升。 相似文献
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80.