基于深度学习的高维光谱分类识别研究

来源 :云南民族大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：ivltuk70972

【摘要】

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光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题,也是 LAMOST巡天计划的一项重要任务.从LAMOST发布的海量天体光谱数据库中选取F、G、K 3种型星光谱数据,采用深度学习模型进行

【作者】

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许婷婷张静敏杜利婷周卫红

【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】

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云南民族大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年3期

【关键词】

：

高维光谱特征学习分类识别深度学习深度信念网络

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61561053);云南民族大学研究生创新基金(2018YJCXS222)

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光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题,也是 LAMOST巡天计划的一项重要任务.从LAMOST发布的海量天体光谱数据库中选取F、G、K 3种型星光谱数据,采用深度学习模型进行分类识别研究和对比实验研究,解决原有方法对光谱分类可信度低的问题.实验结果证明:对于F、G、K 3种型星的分类精确度问题,深度学习方法明显优于原有其他分类方法.

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