天文学是一门古老的科学,自有人类文明史以来,天文学就有重要的地位。观测仪器设备及数据收集能力的大幅度提高,使得我们迈入了天文观测数据的“雪崩”时代。天体在光学波段的光谱包含着丰富的物理信息。星系的光谱可以给出它们的距离、构成、分布和运动等信息。恒星的光谱可以确定它们的分布和运动、光度、温度、化学组成等物理状态。从大量天体的光谱观测中还会发现奇异的天体和天文现象,将引起人类对宇宙天体的新认识。　　 LAMOST巡天正式开始,每晚的观测将要产生数万条光谱。整个巡天计划完成将会产生107数量级的光谱数据,如此庞大数量的光谱显然不能通过传统的人工方式进行的,因此需要研究相关的算法进行光谱的自动处理。　　 在一维光谱处理中,恒星参数测量部分为银河系恒星光谱巡天提供恒星运动学、化学丰度、有效温度、有效重力加速度等信息,是一维光谱处理中非常重要的部分。从海量巡天数据发现特殊稀少未知天体,能够为天文学各种研究提供样本支持。　　 本研究的工作主要分为两部分:　　 (1)设计并实现适用于LAMOST光谱的恒星大气参数测量系统,包括光谱预处理、参数测量等模块,其中参数测量模块支持扩展性,现己集成SSPP、UlySS等软件包,并加入PLS方法,随着研究的不断进行,会有更多的方法集成进来。软件系统采用Python,结合GTK实现图形用户界面,运用多线程编程计算实现对海量光谱的快速批量处理。　　 (2)研究可用于LAMOST光谱中发现特殊天体的数据挖掘的算法,包括有指导和无指导两类,其中前者主要发现一些已知的特殊天体,而后者主要是发现一些未知的特殊天体。研究的方法主要包括随机森林算法及遗传算法等。