本文關鍵詞：基于徑向基神經網絡的白矮主序雙星自動分類

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【摘要】：白矮主序雙星的光譜特征是決定其類型的關鍵因素,如何有效提取恒星光譜的特征是亟待解決的問題。提出一種新的方法,通過構建模型捕獲恒星光譜數(shù)據(jù)的特征,對SDSS-DR10海量光譜進行自動分類。徑向基神經網絡作為一種有效的計算模型,在數(shù)值逼近和目標分類上均有較好的表現(xiàn)效果,但由于目前神經網絡超參數(shù)的確定大多數(shù)依賴于實驗經驗,很大程度上制約了算法能力的發(fā)揮。在分析白矮主序雙星光譜數(shù)據(jù)的高維分布特征的基礎上,提出一種基于徑向基神經網絡的白矮主序雙星自動分類模型,并以白矮主序雙星的光譜特征為導向,針對恒星光譜提出了中心準則和寬度準則以確定神經網絡的超參數(shù),大幅度提高了模型的準確度。實驗對分類模型進行數(shù)值訓練并使用訓練的模型對SDSS-DR10光譜數(shù)據(jù)進行白矮主序雙星的自動分類,共發(fā)現(xiàn)4 631個白矮主序雙星,通過Simbad,NED和Google交叉驗證后發(fā)現(xiàn)其中有25個是未予以收錄的新候選體。實驗結果驗證了該模型在大規(guī)模白矮主序雙星自動分類任務中的有效性,新發(fā)現(xiàn)的白矮主序雙星也為特殊天體的進一步研究補充了有效數(shù)據(jù)。
【作者單位】： 山東大學(威海)機電與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(11473019) 山東省自然科學基金項目(ZR2014AM015) 山東大學基本科研業(yè)務費項目(2015ZZXM002)資助
【分類號】：P145.5;TP183
【正文快照】： 引言位于新墨西哥州阿帕奇山頂天文臺的斯隆數(shù)字巡天SDSS是有史以來具有重大突破性的巡天項目[1]。隨著2015年1月最新觀測數(shù)據(jù)DR12的發(fā)布,海量的天體觀測數(shù)據(jù)向特殊天體的自動發(fā)現(xiàn)工作發(fā)起挑戰(zhàn)。在這些海量的天體觀測數(shù)據(jù)中隱藏著很多稀少天體,時變天體以及未知天體。而白矮主

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 司建敏;羅阿理;吳福朝;吳毅紅;;在SDSS DR8恒星光譜中自動搜尋稀有天體[J];光譜學與光譜分析;2015年03期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王文玉;郭格霖;姜斌;王麗;;基于徑向基神經網絡的白矮主序雙星自動分類[J];光譜學與光譜分析;2016年10期

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 姜斌;羅阿理;趙永恒;;基于隨機森林的激變變星候選體的數(shù)據(jù)挖掘[J];光譜學與光譜分析;2012年02期

2 ;New supernova candidates from the SDSS-DR7 spectral survey[J];Research in Astronomy and Astrophysics;2009年06期

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 滕少華;王琳;;徑向基神經網絡在入侵檢測中的應用[J];江西師范大學學報(自然科學版);2007年03期

2 趙高強;傅t，

本文編號：1301469