基于深度學(xué)習(xí)的LAMOST光譜分類研究
摘要：光譜分類不僅對理解恒星物理學(xué)有著重要意義,而且在研究銀河系整體結(jié)構(gòu)和演化過程中起著至關(guān)重要的作用.然而在相關(guān)研究中仍存在分類精度低和光譜型未知等問題,因此提出一種新的光譜自動分類模型并將其應(yīng)用在F、G和K 3種恒星光譜的分類中,方法的基本思想是訓(xùn)練一個深度信念網(wǎng)絡(luò)對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分層特征學(xué)習(xí),然后采用反向傳播算法對整個模型進(jìn)行微調(diào).從LAMOST (Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope) Data Release 5 (DR5)中選取31667條包含F(xiàn)、G和K 3種恒星的光譜數(shù)據(jù),并在TOPCAT軟件中與GAIA (Global Astrometric Interferometer for Astrophysics)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉,得到顏色-星等圖并驗(yàn)證光譜數(shù)據(jù)的分布.最后對該模型進(jìn)行評估,結(jié)果表明:深度信念網(wǎng)絡(luò)在綜合性能上優(yōu)于其他分類算法.
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