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基于支撑矢量机的天体光谱自动分类方法
被引量：
9
1
作者
覃冬梅
胡占义
赵永恒
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期507-511,共5页
天体光谱自动识别系统的主要目标是对天体进行分类和参数测量。文章提出一种新的基于支撑矢量机的非活动天体与活动天体的自动分类方法。在信噪比低的时候 ,由于红移值未知使得噪声与发射谱线难于辨别 ,因此不能单纯依靠寻找发射谱线来...
天体光谱自动识别系统的主要目标是对天体进行分类和参数测量。文章提出一种新的基于支撑矢量机的非活动天体与活动天体的自动分类方法。在信噪比低的时候 ,由于红移值未知使得噪声与发射谱线难于辨别 ,因此不能单纯依靠寻找发射谱线来确定是否为活动天体。据此 ,在低噪声情况下对非活动天体与活动天体的区分成为难点。本方法结合主分量分析法和支撑矢量机 ,能够对红移值未知的活动天体与非活动天体比较有效地进行自动光谱分类 ,对天文界的大型巡天计划中的海量观测数据自动处理有比较重要的应用价值。
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关键词
支撑矢量机
主分量分析
非
活动
天体
天体
光谱自动识别系统
下载PDF
职称材料
基于小波包与支撑矢量机的天体光谱自动分类方法
被引量：
8
2
作者
张怀福
赵瑞珍
罗阿理
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期30-34,共5页
针对天体光谱,通过小波包分解对光谱特征进行提取,并将该特征与支撑矢量机相结合,从而得到一种对活动天体与非活动天体实现自动分类的新方法.该方法未用到谱线信息,避免了谱线提取的复杂过程,使得在低信噪比,红移未知的情况下,依然能够...
针对天体光谱,通过小波包分解对光谱特征进行提取,并将该特征与支撑矢量机相结合,从而得到一种对活动天体与非活动天体实现自动分类的新方法.该方法未用到谱线信息,避免了谱线提取的复杂过程,使得在低信噪比,红移未知的情况下,依然能够对活动天体与非活动天体进行有效的分类识别.通过实验表明,该方法比其他现有方法有更高的识别率,可达到96.64%,并具有相当好的鲁棒性.
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关键词
光谱自动分类
小波包
支撑矢量机
活动
天体
非
活动
天体
下载PDF
职称材料
题名
基于支撑矢量机的天体光谱自动分类方法
被引量：
9
1
作者
覃冬梅
胡占义
赵永恒
机构
中国科学院自动化研究所国家模式识别实验室
中国科学院国家天文台
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期507-511,共5页
基金
国家 8 63计划 (2 0 0 1AA1 330 1 0 )
国家天文台LAMOST资助项目
文摘
天体光谱自动识别系统的主要目标是对天体进行分类和参数测量。文章提出一种新的基于支撑矢量机的非活动天体与活动天体的自动分类方法。在信噪比低的时候 ,由于红移值未知使得噪声与发射谱线难于辨别 ,因此不能单纯依靠寻找发射谱线来确定是否为活动天体。据此 ,在低噪声情况下对非活动天体与活动天体的区分成为难点。本方法结合主分量分析法和支撑矢量机 ,能够对红移值未知的活动天体与非活动天体比较有效地进行自动光谱分类 ,对天文界的大型巡天计划中的海量观测数据自动处理有比较重要的应用价值。
关键词
支撑矢量机
主分量分析
非
活动
天体
天体
光谱自动识别系统
Keywords
support vector machines
principal component analysis
active objects
non-active objects
automated spectral classification
分类号
P14 [天文地球—天体物理]
下载PDF
职称材料
题名
基于小波包与支撑矢量机的天体光谱自动分类方法
被引量：
8
2
作者
张怀福
赵瑞珍
罗阿理
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
中国科学院国家天文台
出处
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期30-34,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60402041)
北京交通大学科技基金资助项目(2005SM011)
文摘
针对天体光谱,通过小波包分解对光谱特征进行提取,并将该特征与支撑矢量机相结合,从而得到一种对活动天体与非活动天体实现自动分类的新方法.该方法未用到谱线信息,避免了谱线提取的复杂过程,使得在低信噪比,红移未知的情况下,依然能够对活动天体与非活动天体进行有效的分类识别.通过实验表明,该方法比其他现有方法有更高的识别率,可达到96.64%,并具有相当好的鲁棒性.
关键词
光谱自动分类
小波包
支撑矢量机
活动
天体
非
活动
天体
Keywords
automatic classification of spectra
wavelet packet
support vector machines
active objects
non-active objects
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于支撑矢量机的天体光谱自动分类方法
覃冬梅
胡占义
赵永恒
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
9
下载PDF
职称材料
2
基于小波包与支撑矢量机的天体光谱自动分类方法
张怀福
赵瑞珍
罗阿理
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
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职称材料
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