基于NPSVM模型的超新星识别方法

来源 :天文学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tjhaixin2

【摘要】

：

巡天观测与高能物理、黑洞天文等领域均有密切的联系.基于星系-超新星二分类问题,研究光谱数据预处理,结合余弦相似度改善PCA(Principal Component Analysis)光谱分解特征提

【作者】

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王精东陈星星梁吴颖黄泽锋全少武沈锦泫石雄辉

【机构】

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广东海洋大学数学与计算机学院,北京师范大学数学科学学院,湖南科技大学材料科学与工程学院

【出处】

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天文学报

【发表日期】

：

2021年2期

【关键词】

：

超新星:普通星系:普通技术:光谱学方法:数据分析 supernovae:general galaxies:general techniques:spect

【基金项目】

：

广东省大学生创新创业训练计划项目(S201910566087)资助

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巡天观测与高能物理、黑洞天文等领域均有密切的联系.基于星系-超新星二分类问题,研究光谱数据预处理,结合余弦相似度改善PCA(Principal Component Analysis)光谱分解特征提取方法,用SDSS(the Sloan Digital Sky Survey)、WISeREP(the Weizmann Interactive Supernova data REPository)组成的5620条光谱数据集训练支持向量机,可以得到0.498%泛化误差的识别模型和新样本分类概率.使用Neyman-

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