【摘 要】
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对天体光谱数据进行分类,是天文研究的重要步骤.鉴于一维卷积神经网络可以很好地分析具有固定长度周期的信号数据,为了更进一步提高F5、G5、K5型恒星光谱数据的分类精确度,在
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61561053),研究生科研项目(SJXY2020-101)。
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对天体光谱数据进行分类,是天文研究的重要步骤.鉴于一维卷积神经网络可以很好地分析具有固定长度周期的信号数据,为了更进一步提高F5、G5、K5型恒星光谱数据的分类精确度,在LAMOST数据库中选取这3种恒星光谱应用于一维卷积神经网络,进行分类研究,并与DBN、Inception v3等实验进行对比,验证了一维卷积神经网络对于天体光谱分类的有效性.
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