本文關(guān)鍵詞：基于Lasso的多任務(wù)學(xué)習(xí)方法在恒星物理參量估計中的應(yīng)用　出處：《暨南大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、人工智能領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注的多任務(wù)學(xué)習(xí)方法,能充分利用任務(wù)間潛在的豐富信息,將多個任務(wù)同時進(jìn)行并行學(xué)習(xí),效果好于單個任務(wù)獨立運算的情況。Lasso算法可以使數(shù)據(jù)維數(shù)降低,提取到少量的特征,減少了數(shù)據(jù)量,剔除了噪聲的干擾,有利于預(yù)測參數(shù)精確度的提高。文章基于ELODIE恒星模板庫和SDSS實測光譜庫,采用多任務(wù)Lasso回歸法對恒星光譜物理參量表面有效溫度(lg Teff)、重力加速度(lg g)、化學(xué)豐度([Fe/H])進(jìn)行估計。實驗結(jié)果好于相關(guān)研究方法和單任務(wù)Lasso回歸的情況,三個物理參量的估算精度均得到提高,特別是對lg g、[Fe/H]的估計。實驗中改變光譜的分辨率、施加不同信噪比(SNR)的噪聲,來對恒星物理參量的估算做出全面分析。結(jié)果表明,模型預(yù)測精度受光譜分辨率和噪聲的影響,但噪聲的影響相對更大一些�？梢�,多任務(wù)Lasso回歸法適合用于恒星光譜物理參量的自動估計,不僅操作簡便,計算速度快,耗時少,更能提高模型的整體預(yù)測精度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P144

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1348245