【摘要】：隨著高質(zhì)量CCD傳感器技術的日漸成熟與廣泛應用,以及許多大型巡天計劃的相繼實施,天體數(shù)據(jù)量極大,因此天體觀測數(shù)據(jù)的自動識別、分析問題首當其沖。文章在原始測量空間使用最近鄰方法(NN)研究了正常星系與類星體光譜的識別問題。正常星系和類星體屬于河外天體,一般距離地球較遠,其觀測光譜會受到許多干擾,所以這兩類天體光譜的分類在光譜自動識別研究中具有一定的代表性。同時,采用的NN是模式識別和數(shù)據(jù)挖掘方面的基準性方法,在許多新方法的評估中,往往以NN方法的性能作為比較對象。從實用價值來說,研究表明,NN方法的類星體和正常星系光譜識別率與文獻中復雜方法的最好結果相當,但該文方法不需要進行分類器的訓練,利于實時進行增量式學習和并行實現(xiàn),這對海量光譜數(shù)據(jù)的快速處理有重要意義。因此,該研究具有重要的理論參考意義和一定的實用價值。
[Abstract]:With the maturity and wide application of high quality CCD sensor technology, as well as the implementation of many large-scale sky patrol plans, the amount of celestial data is very large, so the automatic identification and analysis of celestial observation data bear the brunt of the problem. In this paper, the nearest neighbor method (NN) is used to study the spectral recognition of normal galaxy and quasar in the original measurement space. Normal galaxy and quasar belong to extragalactic objects, which are generally far from the earth, and their observed spectra will be interfered with by a lot of interference, so the classification of the spectra of these two kinds of celestial bodies is representative in the study of automatic spectral recognition. At the same time, the NN is the benchmark method in pattern recognition and data mining. In the evaluation of many new methods, the performance of NN method is often taken as the comparison object. In terms of practical value, the results show that the spectral recognition rate of quasar and normal galaxy in NN method is similar to that of complex methods in the literature, but this method does not need the training of classifiers. It is beneficial to incremental learning and parallel implementation in real time, which is of great significance to the rapid processing of massive spectral data. Therefore, the study has important theoretical reference significance and certain practical value.
【作者單位】： 華南師范大學數(shù)學科學學院;濰坊教育學院會計與統(tǒng)計學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61075033,60805028)資助
【分類號】：P152

【參考文獻】

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本文編號：2483431