本文主要研究内容
作者李航飞（2019）在《基于核岭回归的天体光谱参数自动测量研究》一文中研究指出：天体光谱中蕴含着丰富的物理信息和化学信息,天体光谱数据的研究主要分为定性和定量分析。定性分析主要是确定天体的化学成分,而定量分析是要确定天体化学元素的含量、天体的温度、压力等参数值,进而间接地去确定天体的相关科学属性。我国的大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜(简称LAMOST,又称郭守敬望远镜)是目前世界上光谱获取率最高的望远镜,它的建立和运行对于天文研究意义重大,对我国天文行业的发展具有深远影响。本文主要利用LAMOST天体光谱数据,研究核岭回归(KRR)方法在恒星大气物理参数测量方面的应用问题。主要内容如下:(1)原始光谱数据的预处理及特征提取。光谱预处理通常包括光谱去噪,流量归一化,连续谱拟合,谱线提取等,特征提取则包括物理特征检测和数学特征提取。一条一维光谱数据通常是对应一条数千维的向量,特征提取对于天体目标的科学参数测量及性质推断具有关键作用。本文采用了主成分分析法对光谱数据进行特征提取,这一方法即可以保留数据的主要特征又能降低数据的存储空间和后期计算的复杂度。(2)基于KRR方法的恒星大气参数自动测量。本文首先介绍了岭回归方法和核函数的理论发展。岭回归方法是最小二乘方法的变形,是在该方法的基础上添加了误差项,把无偏估计问题转换成有偏估计,在损失部分精度的情况下扩大了应用范围。其次研究了核函数的作用和选择,核函数和岭回归方法的结合即得到了KRR方法。基于该方法本文进行了恒星大气物理参数的自动测量,实验结果及误差分析表明该方法能够以较高精度来自动测量恒星大气参数。(3)基于数据聚类策略-KRR方法的恒星大气参数自动测量。与其它方法如支持向量回归(SVR)相比,KRR在应用中具有运行时间较长的缺点,但测量结果要略优,所以为了提高运行效率,本文采用数据聚类思想和KRR方法进行结合,进而来降低整体运行时间。本文分别对比了随机划分分组和基于K-means聚类分析思想分组,发现采用K-means算法效果更好,另外由于数据利用有效性的提高,在实现运行时间降低的同时,实验中参数测量结果的准确率也有相应的提高。
Abstract
tian ti guang pu zhong wen han zhao feng fu de wu li xin xi he hua xue xin xi ,tian ti guang pu shu ju de yan jiu zhu yao fen wei ding xing he ding liang fen xi 。ding xing fen xi zhu yao shi que ding tian ti de hua xue cheng fen ,er ding liang fen xi shi yao que ding tian ti hua xue yuan su de han liang 、tian ti de wen du 、ya li deng can shu zhi ,jin er jian jie de qu que ding tian ti de xiang guan ke xue shu xing 。wo guo de da tian ou mian ji duo mu biao guang qian guang pu tian wen wang yuan jing (jian chen LAMOST,you chen guo shou jing wang yuan jing )shi mu qian shi jie shang guang pu huo qu lv zui gao de wang yuan jing ,ta de jian li he yun hang dui yu tian wen yan jiu yi yi chong da ,dui wo guo tian wen hang ye de fa zhan ju you shen yuan ying xiang 。ben wen zhu yao li yong LAMOSTtian ti guang pu shu ju ,yan jiu he ling hui gui (KRR)fang fa zai heng xing da qi wu li can shu ce liang fang mian de ying yong wen ti 。zhu yao nei rong ru xia :(1)yuan shi guang pu shu ju de yu chu li ji te zheng di qu 。guang pu yu chu li tong chang bao gua guang pu qu zao ,liu liang gui yi hua ,lian xu pu ni ge ,pu xian di qu deng ,te zheng di qu ze bao gua wu li te zheng jian ce he shu xue te zheng di qu 。yi tiao yi wei guang pu shu ju tong chang shi dui ying yi tiao shu qian wei de xiang liang ,te zheng di qu dui yu tian ti mu biao de ke xue can shu ce liang ji xing zhi tui duan ju you guan jian zuo yong 。ben wen cai yong le zhu cheng fen fen xi fa dui guang pu shu ju jin hang te zheng di qu ,zhe yi fang fa ji ke yi bao liu shu ju de zhu yao te zheng you neng jiang di shu ju de cun chu kong jian he hou ji ji suan de fu za du 。(2)ji yu KRRfang fa de heng xing da qi can shu zi dong ce liang 。ben wen shou xian jie shao le ling hui gui fang fa he he han shu de li lun fa zhan 。ling hui gui fang fa shi zui xiao er cheng fang fa de bian xing ,shi zai gai fang fa de ji chu shang tian jia le wu cha xiang ,ba mo pian gu ji wen ti zhuai huan cheng you pian gu ji ,zai sun shi bu fen jing du de qing kuang xia kuo da le ying yong fan wei 。ji ci yan jiu le he han shu de zuo yong he shua ze ,he han shu he ling hui gui fang fa de jie ge ji de dao le KRRfang fa 。ji yu gai fang fa ben wen jin hang le heng xing da qi wu li can shu de zi dong ce liang ,shi yan jie guo ji wu cha fen xi biao ming gai fang fa neng gou yi jiao gao jing du lai zi dong ce liang heng xing da qi can shu 。(3)ji yu shu ju ju lei ce lve -KRRfang fa de heng xing da qi can shu zi dong ce liang 。yu ji ta fang fa ru zhi chi xiang liang hui gui (SVR)xiang bi ,KRRzai ying yong zhong ju you yun hang shi jian jiao chang de que dian ,dan ce liang jie guo yao lve you ,suo yi wei le di gao yun hang xiao lv ,ben wen cai yong shu ju ju lei sai xiang he KRRfang fa jin hang jie ge ,jin er lai jiang di zheng ti yun hang shi jian 。ben wen fen bie dui bi le sui ji hua fen fen zu he ji yu K-meansju lei fen xi sai xiang fen zu ,fa xian cai yong K-meanssuan fa xiao guo geng hao ,ling wai you yu shu ju li yong you xiao xing de di gao ,zai shi xian yun hang shi jian jiang di de tong shi ,shi yan zhong can shu ce liang jie guo de zhun que lv ye you xiang ying de di gao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自辽宁科技大学的李航飞，发表于刊物辽宁科技大学2019-11-25论文，是一篇关于天体光谱论文,恒星大气参数论文,核岭回归论文,支持向量回归论文,数据聚类核岭回归论文,辽宁科技大学2019-11-25论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自辽宁科技大学2019-11-25论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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