【摘要】：大規(guī)模光譜巡天將產(chǎn)生海量的光譜數(shù)據(jù),為搜尋一些奇異甚至于未知類(lèi)型的光譜提供了機(jī)會(huì),對(duì)這些特殊天體的研究有助于揭示宇宙的演變規(guī)律和生命起源,巡天數(shù)據(jù)的離群數(shù)據(jù)挖掘有助于這些特殊的光譜的發(fā)現(xiàn)。利用線(xiàn)指數(shù)對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維能夠在盡可能多的保留光譜物理特征的同時(shí),有效解決高維光譜數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析中運(yùn)算復(fù)雜度較高的問(wèn)題。提出了基于線(xiàn)指數(shù)特征的海量恒星光譜離群數(shù)據(jù)挖掘及分析的方法,以恒星光譜的Lick線(xiàn)指數(shù)作為光譜數(shù)據(jù)的特征,利用聚類(lèi)搜尋離群數(shù)據(jù)的方法在海量光譜巡天數(shù)據(jù)搜尋離群數(shù)據(jù),以此為基礎(chǔ)并給出線(xiàn)指數(shù)特征空間內(nèi)離群光譜數(shù)據(jù)的分析方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:(1)以線(xiàn)指數(shù)作為光譜的特征值能快速的完成對(duì)高維光譜數(shù)據(jù)的離群數(shù)據(jù)挖掘,可以解決高維光譜數(shù)據(jù)運(yùn)算復(fù)雜度高的問(wèn)題;(2)該方法是在聚類(lèi)結(jié)果上進(jìn)行的離群數(shù)據(jù)挖掘,能夠有效的挖掘出數(shù)量較少的發(fā)射線(xiàn)恒星、晚M型恒星、極貧金屬星、缺失數(shù)據(jù)光譜等數(shù)據(jù);(3)線(xiàn)指數(shù)特征空間的離群數(shù)據(jù)挖掘可以得到線(xiàn)指數(shù)特征空間內(nèi)特殊恒星的發(fā)現(xiàn)規(guī)則。本文所提出的基于線(xiàn)指數(shù)特征的離群數(shù)據(jù)挖掘及分析方法可以應(yīng)用到巡天數(shù)據(jù)的相關(guān)研究中。
[Abstract]:Large-scale spectral survey will produce a large number of spectral data, which provides an opportunity to search for some strange and even unknown types of spectra. The study of these special celestial bodies is helpful to reveal the evolution of the universe and the origin of life, and the mining of outlier data of patrol data is helpful to the discovery of these special spectra. Using line index to reduce the dimension of spectral data can effectively solve the problem of high computational complexity in clustering analysis of high-dimensional spectral data while retaining as many spectral physical features as possible. A method of mining and analyzing massive star spectral outlier data based on line index feature is proposed. The Lick line index of star spectrum is taken as the feature of spectral data, and the method of clustering searching outlier data is used to search for outlier data in massive spectral patrol data. On this basis, the analysis method of outlier spectral data in the feature space of line index is given. The experimental results show that: (1) using line index as the characteristic value of the spectrum can quickly complete the outlier data mining of high dimensional spectral data, which can solve the problem of high complexity of high dimensional spectral data. (2) this method is an outlier data mining on clustering results, which can effectively mine a small number of emission stars, late M stars, extremely poor metal stars, missing data spectrum and so on. (3) the discovery rules of special stars in line exponential feature space can be obtained by mining outlier data in line exponential feature space. The outlier data mining and analysis method based on line index features proposed in this paper can be applied to the related research of sky patrol data.
【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);
【分類(lèi)號(hào)】：P145.4

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2 金義富;朱慶生;;離群數(shù)據(jù)關(guān)鍵域子空間實(shí)時(shí)搜索算法[A];第二十三屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2006年

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10 劉書(shū)志;基于密度的局部離群數(shù)據(jù)挖掘方法的研究和改進(jìn)[D];重慶大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：2521607