【摘 要】
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在整个人类文明发展过程中,人们在不断地探索宇宙的形成和演化。在宇宙中,天体在光学波段的光谱包含着大量的物理信息,从光谱中可以得到天体的元素丰度与运动、温度、距离等一系列的信息。近年来,随着国内外众多大样本巡天计划的完成,多个光谱数据库得以建立。而LAMOST（Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope）千万级光谱数据集的发布,为
【基金项目】
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国家自然科学基金天文联合基金项目（No.U1931134）；
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在整个人类文明发展过程中,人们在不断地探索宇宙的形成和演化。在宇宙中,天体在光学波段的光谱包含着大量的物理信息,从光谱中可以得到天体的元素丰度与运动、温度、距离等一系列的信息。近年来,随着国内外众多大样本巡天计划的完成,多个光谱数据库得以建立。而LAMOST（Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope）千万级光谱数据集的发布,为人类研究天体的形成和演化带来了新的机遇和挑战,同时也为深度学习算法的应用推广提供了契机。为了更好地分析和使用如此巨量的光谱数据,十分有必要建立一种准确的光谱自动分类系统。到目前为止,关于LAMOST分类系统的研究已经非常深入,也有多种相关的系统问世。但仍然存在大量的未分类光谱被标记为“UNKNOWN”类型。本文提出了一种半监督的光谱分类算法,重新梳理LAMOST的“UNKNOWN”类型光谱,从中挖掘出新的可以被分类的光谱共112 605条,占到DR6为止所有“UNKNOWN”类型光谱的15.65%。本文的主要研究内容和贡献如下:1.由于卷积神经网络在不平衡数据集上表现很差,本文利用生成对抗网络进行数据增强,从而将数据集平衡,提升了卷积神经网络对稀少类的分类准确率,并以此为基础提出了一种半监督学习算法,该算法的成功实施对类似问题的处理具有示范性意义;2.针对LAMOST发布数据中的“UNKNOWN”类进行分析,从中挖掘到了294条O型星光谱,将原有的O型星光谱数量扩充了一倍以上;3.对LAMOST发布数据中的“UNKNOWN”类型进行了整体挖掘,共甄别出其中的112 605条光谱,较大幅度地提升了LAMOST光谱的产出效率。
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