天體光譜信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別方法研究.pdf

1、中國科學(xué)院研究生院博士學(xué)位論文天體光譜信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別方法研究姓名：覃冬梅申請學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：模式識(shí)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(jì)算量小，速度快，精度較高，適合于海量天體光譜的自動(dòng)識(shí)別。方法b只利用了譜線信息作為特征設(shè)計(jì)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(shí)別。(5)恒星的光譜次型自動(dòng)識(shí)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(shí)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