基于深度信念网络的LAMOST恒星光谱分类研究

来源 :大理大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qepwq051

【摘要】

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恒星光谱分类是光谱分析的一种重要方法,是天体光谱数据挖掘的重要内容。针对从LAMOST(the Large Sky AreaMulti-Object Fiber Spectroscopic Telescope)Data Release 5(DR5)

【作者】

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张静敏许婷婷杜利婷周卫红

【机构】

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云南民族大学数学与计算机科学学院,中国科学院天体结构与演化重点实验室

【出处】

：

大理大学学报

【发表日期】

：

2019年6期

【关键词】

：

光谱分类特征学习深度学习深度信念网络 spectral classification feature learning deep learning dee

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61561053).

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恒星光谱分类是光谱分析的一种重要方法,是天体光谱数据挖掘的重要内容。针对从LAMOST(the Large Sky AreaMulti-Object Fiber Spectroscopic Telescope)Data Release 5(DR5)选取出的33 000条F、G和K型3种恒星光谱数据,采用一种基于深度信念网络的恒星光谱分类方法,通过在训练过程中对恒星光谱数据进行分层特征学习,从而建立深度信念网络模型。最后对此模型进行恒星光谱分类测试,得到F、G和K型3种恒星的分类精确率分别为0.93、0.9

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