基于生成對抗網(wǎng)絡的白矮主序雙星光譜分解研究
發(fā)布時間:2022-01-21 19:09
白矮主序雙星是一類雙星系統(tǒng),主星是一顆白矮星,伴星是一顆小質(zhì)量的主序星。白矮主序雙星對研究致密雙星的演化特別是公共包層的演化有著重要的意義。通過研究白矮主序雙星的光譜,可以獲取許多物理參數(shù)如有效溫度、金屬豐度、表面重力加速度等。這些物理參數(shù)的準確測量,不僅可以解決白矮主序雙星等密近雙星的分類問題,而且為研究雙星理論模型提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。白矮主序雙星的光譜是復合光譜,由主星和伴星的光譜構(gòu)成。其光譜存在兩大局限性,一是噪聲的干擾;二是藍端和紅端分別被主星和伴星的光譜特征抑制。通過分析白矮主序雙星光譜,將光譜進行分解,分別獲得白矮星和伴星的光譜是一個非常有意義的課題。目前主流的分解方法是使用大量的白矮星和M型恒星模板光譜對白矮主序雙星光譜進行擬合,并用最好的一組光譜組合代表白矮星和伴星的光譜,由此獲得恒星的各種物理參數(shù)。由于這種方法需要遍歷所有的光譜組合,通過模板進行χ2最小化進行匹配,導致算法需要消耗大量的計算資源。生成對抗網(wǎng)絡在信號重構(gòu)上有較好的效果和應用,基于生成對抗網(wǎng)絡,通過搭建一個用于分解白矮主序雙星光譜的神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)光譜分解,通過網(wǎng)絡直接生成白矮星和伴星的光...
【文章來源】:光譜學與光譜分析. 2020,40(10)北大核心EISCICSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖
光譜分解效果見圖5。表2 兩種方法結(jié)果對比Table 2 The comparison of the two methods plate, MJD, fiberid χ2WDtemp χ2Mtemp NetWDtemp Net Mtemp 0313-51673-0543 16 000 3 200 16 000 3 300 0335-52000-0489 19 000 3 800 18 000 3 900 0350-51691-0007 16 000 3 800 16 000 4 000 0352-51789-0045 35 000 2 800 35 000 2 700 0360-51816-0185 14 000 3 800 14 000 4 000 0421-51821-0463 16 000 3 300 16 000 3 100 0434-51885-0421 15 000 3 000 14 000 3 000 0438-51884-0634 50 000 3 700 50 000 3 500 0452-51911-0067 15 000 2 900 15 000 2 800 0473-51929-0023 50 000 3 600 50 000 3 500
圖6 分解結(jié)果對比
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于反貝葉斯學習的WDMS光譜自動識別研究[J]. 姜斌,趙梓良,黃灝,鐘云鵬,趙永健,曲美霞. 光譜學與光譜分析. 2019(06)
本文編號:3600799
【文章來源】:光譜學與光譜分析. 2020,40(10)北大核心EISCICSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖
光譜分解效果見圖5。表2 兩種方法結(jié)果對比Table 2 The comparison of the two methods plate, MJD, fiberid χ2WDtemp χ2Mtemp NetWDtemp Net Mtemp 0313-51673-0543 16 000 3 200 16 000 3 300 0335-52000-0489 19 000 3 800 18 000 3 900 0350-51691-0007 16 000 3 800 16 000 4 000 0352-51789-0045 35 000 2 800 35 000 2 700 0360-51816-0185 14 000 3 800 14 000 4 000 0421-51821-0463 16 000 3 300 16 000 3 100 0434-51885-0421 15 000 3 000 14 000 3 000 0438-51884-0634 50 000 3 700 50 000 3 500 0452-51911-0067 15 000 2 900 15 000 2 800 0473-51929-0023 50 000 3 600 50 000 3 500
圖6 分解結(jié)果對比
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于反貝葉斯學習的WDMS光譜自動識別研究[J]. 姜斌,趙梓良,黃灝,鐘云鵬,趙永健,曲美霞. 光譜學與光譜分析. 2019(06)
本文編號:3600799
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