本文關(guān)鍵詞：海量光譜數(shù)據(jù)降維方法的研究與應(yīng)用

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【摘要】：在各大天文臺的巡天觀測中,每次觀測都能獲得各類型的海量高維光譜數(shù)據(jù),把這些海量的光譜數(shù)據(jù)處理之后,要進(jìn)行的下一步工作就是根據(jù)光譜數(shù)據(jù)信息把對應(yīng)的天體進(jìn)行分類,比如說把天體分類為恒星、星系、類星體。用人工為主的光譜分類方法來處理這些海量的高維光譜數(shù)據(jù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了快速分類的需求,所以說快速而且準(zhǔn)確的自動(dòng)分類處理方法的研究是比較重要并且迫切的。 如果直接使用自動(dòng)的光譜分類算法對高維光譜數(shù)據(jù)做分類處理,會遇到很多問題。首先,光譜數(shù)據(jù)高維度的特征會帶來所謂的“維數(shù)災(zāi)難”,并且要花費(fèi)我們無法承受的時(shí)間和巨大的空間去處理這些高維度的海量光譜數(shù)據(jù),其次最即使通過流量標(biāo)準(zhǔn)化、去噪、校正、連續(xù)譜歸一化、剔除離群點(diǎn)等等的預(yù)處理之后的光譜數(shù)據(jù)可能仍然不能最好的去表示對應(yīng)天體的類別特征。為了最大程度上解決上面的兩個(gè)問題對天體分類造成的影響需要再進(jìn)行一步很重要的工作就是光譜數(shù)據(jù)的降維處理。 光譜數(shù)據(jù)的降維處理不僅能夠降低數(shù)據(jù)維度,縮小問題規(guī)模,同時(shí)還可以有效的去除或者減少與天體分類無關(guān)的信息。這樣在減少了處理問題所需的時(shí)間和空間的同時(shí),還能使分類處理更高效準(zhǔn)確。 論文的主要工作是圍繞高維光譜數(shù)據(jù)降維方法的研究展開的,包括： 1)研究了降維方法及其應(yīng)用,把一種新的降維方法應(yīng)用到光譜數(shù)據(jù)降維領(lǐng)域,并取得了很好的效果,這種降維方法樹立了自己的一個(gè)降維標(biāo)準(zhǔn),即保證降維前后數(shù)據(jù)集的雷尼熵的不變性,這樣就能夠保證了數(shù)據(jù)集和雷尼熵相關(guān)的結(jié)構(gòu)的不變性。 2)研究了多種分類方法,并用支持向量機(jī)來設(shè)計(jì)分類器,分別對降維到3、6、12、24、48、96維的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,驗(yàn)證所采用的降維方法的效果。 3)利用主成分分析、核主成分分析以及核熵成分分析三種降維方法和支持向量機(jī)分類方法構(gòu)造了自動(dòng)化的光譜分類識別方法。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P114.1;TP391.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1282369