NAOC Open IR
基于非参数回归与最近邻方法的恒星光谱自动分类
张健楠1; 赵永恒1; 刘蓉2
2009
Source Publication光谱学与光谱分析
ISSN1000-0593
Volume000Issue:012Pages:3424
Abstract恒星光谱数据的自动识别与分类是现代巡天望远镜所产生的海量光谱数据处理的一项重要研究内容。针对流量未定标的低分辨率恒星光谱设计了一种有效的自动分类方案,实现恒星光谱的MK分类:光谱型及其次型分类,光度型分类。该方案由三部分实现:(1)连续谱归一化:基于小波技术提取低频信号逼近连续谱的方法;(2)七种光谱型及其次型的分类通过非参数回归方法实现。(3)光度型分类通过基于最近邻的χ2方法实现。实验结果表明该方案能够有效实现恒星光谱的MK分类,光谱型及其次型的分类精度为3.2个光谱次型,Ⅰ-Ⅴ光度型的正确识别率为60%,次优统计率为78%。该方案训练速度快,方法实现容易,适用于海量恒星光谱自动分类处理系统。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/42368
Collection中国科学院国家天文台
Affiliation1.中国科学院国家天文台
2.北京服装学院
First Author AffilicationNational Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences
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GB/T 7714
张健楠,赵永恒,刘蓉. 基于非参数回归与最近邻方法的恒星光谱自动分类[J]. 光谱学与光谱分析,2009,000(012):3424.
APA 张健楠,赵永恒,&刘蓉.(2009).基于非参数回归与最近邻方法的恒星光谱自动分类.光谱学与光谱分析,000(012),3424.
MLA 张健楠,et al."基于非参数回归与最近邻方法的恒星光谱自动分类".光谱学与光谱分析 000.012(2009):3424.
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