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1.
一种基于小波变换的晚型星自动识别方法   总被引:5,自引:2,他引:3  
我国正在执行的大型巡天计划(LAMOST计划),急需晚型星的自动识别系统。然而,在文献中尚未见到关于对晚型星有效自动处理方法的报道。文章旨在探索研究对晚型星自动处理的有效方法。在文章中,晚型星主要是指具有较强分子吸收带的恒星,主要包括富氧的M,L和T型星以及富碳的C星。通过研究我们发现:对晚型星光谱进行5层小波变换后,第5层小波系数的频谱具有单峰分布的特性,其能量主要集中在以单峰为中心的特征区间内;对于其他类型的光谱,相应的频谱具有多峰分布的特点,其频谱能量比较分散,它们在晚型星特征区间内的频谱能量非常有限。基于上述发现,给出了一种基于小波变换的晚型星自动识别方法。实验表明该方法是切实可行的并且具有相当好的鲁棒性。  相似文献
2.
基于广义判别分析的光谱分类   总被引:4,自引:4,他引:0  
提出了基于广义判别分析(generalized discriminant analysis,GDA)方法对恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasars)的光谱进行分类.广义判别分析将核技巧与Fisher判别分析结合起来,通过非线性映射将样本集映射到高维特征空间F,在F空间中进行线性判别分析.实验对比了LDA,GDA,PCA,KPCA算法对于恒星、星系和类星体的光谱分类性能.结果表明基于GDA的算法对于这3种类型光谱的分类正确率最高,LDA次之;尽管KPCA也是一种基于核的方法,但是选择主成分个数较少时效果较差,甚至低于LDA;基于PCA的分类效果最差.  相似文献
3.
基于卷积型小波包变换的谱线自动提取方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
天体光谱中的谱线包含重要的天体物理信息.文章提出一种基于卷积型小波包变换的谱线自动提取方法.该方法由以下主要步骤组成:(1)将观测光谱进行4层卷积型小波包变换;(2)对第四层小波包系数,采用区域相关算法以及阈值处理方法进行噪声处理;(3)选择中高频小波包系数进行谱线特征重构;(4)根据重构后的谱线特征,利用谱线搜索方法,在观测光谱中提取谱线.作者在实验中用恒星、正常星系和活动星系光谱进行谱线提取测试,结果表明该方法具有对噪声鲁棒和谱线提取准确等特点.用该方法提取sloan digital sky survey(SDSS)光谱中的谱线后,计算了红移并与SDSS给出的红移进行了对比,实验结果间接验证了该方法提取谱线的有效性.  相似文献
4.
核覆盖算法在光谱分类问题中的研究   总被引:3,自引:3,他引:0  
针对光谱分类,提出了一种基于核技巧的覆盖算法--核覆盖算法.该算法将核技巧与覆盖算法相结合,并在特征空间中抽取支持向量.实验表明核覆盖算法在光谱分类中的精度与SVM相差不大,但是它只涉及距离的计算,不必象SVM那样求解二次规划问题,对于核宽的选择也不象SVM那样非常敏感.核覆盖算法与覆盖算法相比分类性能相当,它的优势在于引入的非线性映射Φ改变了样本集在特征空间中之间的距离关系,使得核覆盖算法得到的支持向量个数大大少于覆盖算法.  相似文献
5.
基于相融性度量的光谱分类方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
海量天体光谱的自动分类以及从海量天体光谱中发现新类型天体或新的天文规律(知识发现)已经受到天文工作者的普遍关注。在相关文献中这两方面的研究工作都是分别进行的。文章首先提出了一种相融性度量的概念,该度量能够刻画一个样本与训练样本集融合为一体的程度。然后,在此基础上给出了一种基于相融性度量的k-近邻分类方法。该方法不仅能够实现较准确的分类,而且还具有相当好的知识发现能力。通过对活动星系与活动星系核实验表明,该方法无论对分类还是对知识发现都是非常有效的。  相似文献
6.
用于红移测量的基于密度估计的模板匹配法   总被引:2,自引:1,他引:1  
文章给出了一种基于密度估计的模板匹配法来确定红移,将确定红移问题转化为寻找密度最大点问题。该方法首先利用基于均值漂移的谱线自动提取方法提取出特征谱线;再根据提取出的特征波长序列与模板的谱线表,由红移公式构造出一个数据集Z;最后,寻找数据集中的密度最大点,对密度最大点的ε-邻域中的点进行平均得到红移值。该方法利用了特征波长和谱线类型信息,可以处理各种类型的天体。在构造数据集时忽略谱线类型不匹配及特征波长明显不匹配的情况,这就去除了很大的干扰并且加快了运行速度。试验结果表明:该方法的稳定性较好,正确率也较高。  相似文献
7.
一种基于非线性降维求正常星系红移的新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种确定正常星系红移的有效方法,该方法分为以下3个步骤:(1)利用四阶小波系数作为正常星系的特征表示,它能较好地反映吸收线、跳变点和吸收带的信息;(2)利用非线性降维方法LLE(locally linear embedding)将特征数据映射到三维空间中一维流形;(3)由一维流形上的红移分布数据,根据最近邻方法得到正常星系的红移值.实验表明,文中所给的方法较文献中通常使用的PCA方法对于红移的确定具有更高的精度.  相似文献
8.
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5 0 %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
9.
巡天光谱分类前的预处理——流量标准化   总被引:1,自引:1,他引:0  
由于噪声、畸变、观测环境和观测设备、以及流量未定标等因素的影响,对天体光谱进行自动识别之前,需要对它进行相应的标准化/预处理.文章研究了对巡天光谱自动分类前的预处理--光谱流量的标准化问题.通过分析光谱流量的干扰因素及其特点,提出了流量数量级变化的基本模型,并给出了相应的流量标准化方法.通过对正常星系和类星体的分类实验,表明文章所给基本模型的正确性,以及所给流量标准化方法良好的性能.并且从理论上分析、比较、解释了上述方法在性能上的差异.特别需要指出的是,研究表明文献中通常采用的流量标准化方法的效果较差.该研究结果对于大型光谱巡天所产生的海量数据的其它自动处理研究(例如,红移测量,天体表面有效温度,和化学丰度估计等)也具有重要的指导意义.  相似文献
10.
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
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