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1、中國科學(xué)院研究生院博士學(xué)位論文天體光譜信號的自動識別方法研究姓名:覃冬梅申請學(xué)位級別:博士專業(yè):模式識別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師:胡占義趙永恒20030601針對已有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的速度問題和巡天觀測中的光譜流量未定標(biāo)情況,提出了如下方法:a基于PCA的二維快速恒星光譜型分類方法;b基于小波方法逼近連續(xù)譜、去噪得到譜線信息,以及PCA提取特征的模糊c均值分類方法。方法a只利用了PCA提取的二維恒星特征空間,分析恒星在其中有規(guī)律的分布,采用最近
2、鄰分類器進(jìn)行二維的特征分類。該方法計算量小,速度快,精度較高,適合于海量天體光譜的自動識別。方法b只利用了譜線信息作為特征設(shè)計分類器,因此該方法適用于因流量未定標(biāo)而連續(xù)譜不準(zhǔn)確的光譜識別。(5)恒星的光譜次型自動識別研究針對已有的平均BP網(wǎng)絡(luò)技術(shù),提出組合RBF網(wǎng)絡(luò)——sMMRBFNN在恒星光譜次型的識別閩題上具有更好的性能。平均BP網(wǎng)絡(luò)只對其中的BP網(wǎng)絡(luò)模塊采用平均投票的機(jī)制,能抑制一些由于初始化的隨機(jī)性帶來的收斂結(jié)果非全局最小值而可
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