提出一種基于機器學(xué)習(xí)的食雙星光變曲線自動分類算法。首先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,將食雙星光變曲線數(shù)據(jù)歸一化,并通過濾波/插值降低噪聲;其次使用快速傅里葉變換提取頻率信號作為特征向量;最后利用特征向量訓(xùn)練支持向量機獲得自動分類模型。使用Python實現(xiàn)算法并抓取CALEB和GCVS數(shù)據(jù)驗證,分析特征向量、支持向量機核函數(shù)與懲罰系數(shù)對分類正確率的影響,優(yōu)化后所得分類模型正確率達到92.8%（訓(xùn)練集）和89.0%（測試集）,最后使用所得分類模型對第3方數(shù)據(jù)進行分類,正確率為88.8%,結(jié)果證明提出的分類算法的有效性。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 自動分類算法
    1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    1.2 光變曲線特征提取
    1.3 支持向量機分類算法
2 實驗與結(jié)果分析
    2.1 分類實驗實現(xiàn)
    2.2 支持向量機優(yōu)化
    2.3 實驗結(jié)果分析與數(shù)據(jù)修正
3 總結(jié)和展望


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Spark Streaming的明安圖射電頻譜日像儀實時數(shù)據(jù)處理[J]. 衛(wèi)守林,劉鵬翔,王鋒,鄧輝,梁波,戴偉.  天文研究與技術(shù). 2017(04)
[2]R語言應(yīng)用于LAMOST光譜分析初探[J]. 陳淑鑫,羅阿理,孫偉民.  天文研究與技術(shù). 2017(03)
[3]新疆天文臺在線交叉證認(rèn)服務(wù)[J]. 張海龍,聶俊,趙青,冶鑫晨,王杰.  天文研究與技術(shù). 2017(03)
[4]大數(shù)據(jù)時代的天文學(xué)研究[J]. 崔辰州,于策,肖健,何勃亮,李長華,樊東衛(wèi),王傳軍,曹子皇,范玉峰,洪智,李珊珊,米琳瑩,裘實,萬望輝,王建國,王甲衛(wèi),尹樹成,郝晉新,薛艷杰,劉梁,陳肖,張海龍,諶俊毅,喬翠蘭,蘇麗穎.  科學(xué)通報. 2015(Z1)
[5]密近雙星的Roche勢的計算[J]. 楊遠貴,來春富.  淮北師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(01)



本文編號：3680125