本文關(guān)鍵詞： 恒星光譜 金屬豐度 LAMOST巡天 Ca線線指數(shù)　出處：《光譜學(xué)與光譜分析》2015年09期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Ca線線指數(shù)估計(jì)恒星大氣金屬豐度的方法。該方法以從斯隆數(shù)字巡天SDSS中恒星光譜以及SSPP給出的參數(shù)作為訓(xùn)練樣本,其中每條恒星光譜計(jì)算16個(gè)Ca線線指數(shù),結(jié)合其他方法得到的表面有效溫度Teff作為輸入,以SSPP得到的金屬豐度[Fe/H]作為輸出,對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行重采樣后通過(guò)訓(xùn)練得到一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)該網(wǎng)絡(luò)可以用來(lái)預(yù)測(cè)恒星光譜的[Fe/H]。通過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)表明,提出的方法能夠準(zhǔn)確而且有效的測(cè)量出恒星光譜的[Fe/H]。
[Abstract]:A method for estimating the atmospheric metal abundance of stars based on BP neural network and Ca line index is presented. The star spectrum from Sloan Digital Sky Survey (SDSS) and the parameters given by SSPP are used as training samples. . The spectra of each star calculated the index of 16 Ca lines, combined with the surface effective temperature Teff obtained by other methods as input, the metal abundance obtained by SSPP was taken as input. [Fe/H] as an output, the training samples are resampled and then trained to obtain an artificial neural network, which can be used to predict the spectra of stars. [Fe/H]. The experimental results show that the proposed method can accurately and effectively measure the spectra of stars. [Fe/H].
【作者單位】： 山東大學(xué)(威海)機(jī)電與信息工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院光學(xué)天文重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室國(guó)家天文臺(tái);華南師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1431102,61273248)資助
【分類(lèi)號(hào)】：P148
【正文快照】： 2.中國(guó)科學(xué)院光學(xué)天文重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,國(guó)家天文臺(tái),北京1000123.華南師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,廣東廣州510631引言大天區(qū)面積多目標(biāo)光纖光譜望遠(yuǎn)鏡(LAMOST,又稱(chēng)郭守敬望遠(yuǎn)鏡)是我國(guó)于十五期間建設(shè)的大型基礎(chǔ)科學(xué)研究設(shè)施,是一臺(tái)專(zhuān)用于光譜巡天的望遠(yuǎn)鏡。自2011年開(kāi)始先導(dǎo)巡天以來(lái),已觀

【參考文獻(xiàn)】

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