| SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘 |
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| 引用本文： | 姜斌,潘景昌,王为. SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘[J]. 光谱学与光谱分析, 2013, 33(2): 464-467. DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2013)02-0464-04 |
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| 作者姓名： | 姜斌 潘景昌 王为 |
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| 作者单位： | 山东大学(威海)机电与信息工程学院, 山东 威海 264209 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(11078013)资助 |
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| 摘 要： | 提出一套适用于在海量光谱中快速发现激变变星的方法。针对SDSS发布的DR8数据，尝试流型学习方法在海量光谱数据挖掘中的应用。首先使用非线性局部线性嵌入方法(LLE)对海量光谱数据进行降维，然后使用人工神经网络对低维数据进行分类，最后对较少数量的候选体进行人工证认。实验共发现了6个新的激变变星候选体，并与传统的PCA方法进行了比较，验证了LLE方法在天文数据挖掘中的可行性。
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| 关 键 词： | 激变变星 数据挖掘 LLE 光谱 |
| 收稿时间： | 2012-06-25 |
Data Mining for Cataclysmic Variables Candidates in SDSS-DR8 |
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| JIANG Bin,PAN Jing-chang,WANG Wei. Data Mining for Cataclysmic Variables Candidates in SDSS-DR8[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2013, 33(2): 464-467. DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2013)02-0464-04 |
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| Authors: | JIANG Bin PAN Jing-chang WANG Wei |
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| Affiliation: | School of Mechanical, Electrical & Information Engineering, Shandong University at Weihai, Weihai 264209, China |
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| Abstract: | An automatic and efficient method for cataclysmic variables candidates is presented in this paper. The nonlinear locally linear embedding-LLE method is applied in the newly released SDSS-DR8 spectra. Spectra are dimension-reduced by LLE and classified by artificial neural network. The greatly reduced final candidates can be identified manually. 6 new CVs candidates were found in the experiment, and the compare between LLE with PCA shows the feasibility of nonlinear method in data mining in astronomical data. |
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| Keywords: | Cataclysmic variables Data mining LLE Spectra |
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