| 基于神经网络的恒星大气参数自动测量 |
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| 引用本文： | 潘亚春,屠良平. 基于神经网络的恒星大气参数自动测量[J]. 辽宁科技大学学报, 2009, 32(1) |
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| 作者姓名： | 潘亚春 屠良平 |
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| 作者单位： | 辽宁科技大学,材料科学与工程学院,辽宁,鞍山114051;辽宁科技大学,理学院,辽宁,鞍山114051 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于神经网络的恒星光谱大气参数的自动测量方法,该方法能够根据恒星的光谱自动得到恒星的三个重要参数:有效温度Teff,表面重力log g和金属丰度[Fe/H]的估计值.首先对实测恒星光谱进行预处理,包括小波去噪,光谱波长统一化;然后通过对训练样本进行PCA分析获得特征空间变换矩阵进行数据降维;最后通过训练好的神经网络得到参数的估计值.实验结果分析表明,该方法比其它估计方法如非参数估计、支持向量回归和偏最小二乘回归具有更高的测量精度.
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| 关 键 词： | 恒星大气参数 人工神经网络 数据降维 |
Automatic prediction of stellar atmospheric parameters with neural network |
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| PAN Ya-chun,TU Liang-ping. Automatic prediction of stellar atmospheric parameters with neural network[J]. Journal of University of Science and Technology Liaoning, 2009, 32(1) |
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| Authors: | PAN Ya-chun TU Liang-ping |
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