基于深度学习的LAMOST光谱分类研究

来源 :天文学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hyman_han

【摘要】

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光谱分类不仅对理解恒星物理学有着重要意义,而且在研究银河系整体结构和演化过程中起着至关重要的作用.然而在相关研究中仍存在分类精度低和光谱型未知等问题,因此提出一种

【作者】

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许婷婷马晨晔张静敏周卫红

【机构】

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云南民族大学数学与计算机科学学院,云南农业职业技术学院经济管理学院,中国科学院天体结构与演化重点实验室

【出处】

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天文学报

【发表日期】

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2019年2期

【关键词】

：

恒星:基本参数方法:数据分析方法:统计学技术:光谱分析 stars:fundamental parametersmethods:data analysis

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(61561053),云南民族大学研究生创新基金科研项目(2018YJCXS222),中国科学院天体结构与演化重点实验室(OP201512)资助.

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光谱分类不仅对理解恒星物理学有着重要意义,而且在研究银河系整体结构和演化过程中起着至关重要的作用.然而在相关研究中仍存在分类精度低和光谱型未知等问题,因此提出一种新的光谱自动分类模型并将其应用在F、G和K 3种恒星光谱的分类中,方法的基本思想是训练一个深度信念网络对光谱数据进行分层特征学习,然后采用反向传播算法对整个模型进行微调.从LAMOST (Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope) Data Release 5 (DR5)中

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