本文選題：聚類分析 + FITSio��； 參考：《計算機科學(xué)》2017年S2期

【摘要】：應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)+融合信息技術(shù),天文大數(shù)據(jù)研究實現(xiàn)了海量觀測數(shù)據(jù)及次生數(shù)據(jù)的高效存儲、檢索、數(shù)據(jù)分析及信息挖掘�，F(xiàn)結(jié)合我國自主知識產(chǎn)權(quán)的大科學(xué)工程LAMOST望遠(yuǎn)鏡巡天第四期(DR4)發(fā)布的經(jīng)定標(biāo)后的光譜數(shù)據(jù),運用R語言中RFITSIO軟件包讀寫光譜專用文件FITS格式,讀取LAMOST發(fā)布的恒星天文數(shù)據(jù),結(jié)合統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘方法設(shè)計了有監(jiān)督的網(wǎng)格聚類驗證方案,處理并識別光譜數(shù)據(jù),經(jīng)降維提取光譜特征,歸一化連續(xù)譜,保留吸收譜線特征,再劃分網(wǎng)格聚類波長定標(biāo)中心,利用相似度量函數(shù)來描述識別觀測光譜數(shù)據(jù)。
[Abstract]:By using Internet fusion information technology, astronomical big data has realized the efficient storage, retrieval, data analysis and information mining of massive observation data and secondary data. In this paper, combined with the calibrated spectral data released by LAMOST Telescope, a major scientific project with independent intellectual property rights in our country, and using the FITS format of a special document for reading and writing spectra in RFITSIO software package in R language, the stellar astronomical data published by LAMOST are read and written. Combined with statistics and data mining methods, a supervised grid clustering verification scheme is designed to process and identify spectral data, extract spectral features through dimensionality reduction, normalize continuous spectra, and retain absorption spectral line features. Then the center of wavelength calibration is divided into grid clustering and the similarity function is used to describe the spectral data.
【作者單位】： 齊齊哈爾大學(xué)機電工程學(xué)院;哈爾濱工程大學(xué)理學(xué)院纖維集成光學(xué)教育部重點實驗室;德州學(xué)院信息管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(U1631239) 黑龍江省自然科學(xué)基金資助項目(F2015203) 黑龍江省教育廳基本科研業(yè)務(wù)專項(135109219) 齊齊哈爾大學(xué)教育科學(xué)研究項目(2016072)資助
【分類號】：P11;TP311.13

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本文編號：1918821