【摘 要】
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近年来,随着各大光谱巡天项目的陆续实施,观测得到的天体光谱数据急剧增长。大型光谱巡天项目对光谱的自动分类和分析提出了更高的要求。本文将分类问题转化为回归问题,提出
【机 构】
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中国科学院云南天文台,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11603072,11773074),云南省科技厅科技入滇项目(202003AD150003)资助。
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近年来,随着各大光谱巡天项目的陆续实施,观测得到的天体光谱数据急剧增长。大型光谱巡天项目对光谱的自动分类和分析提出了更高的要求。本文将分类问题转化为回归问题,提出一种基于深度残差网络的光谱类别预测方法,对恒星光谱进行光谱次型预测。网络主要包括25个卷积层,1个最大池化层,1个平均池化层,全连接层以及12个残差结构。最大池化层用来筛选特征,卷积层提取特征,平均池化层用于减少模型参数,提高效率。残差结构可以防止网络退化,加深网络来提取高维抽象特征以及提高训练速度。考虑到数据有非零几率存在错误标签以及损坏数据,
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