基于非参数回归与Adaboost的恒星光谱自动分类方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 刘蓉2; 乔学军3; 张健楠4 ; 段福庆1
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| 刊名 | 光谱学与光谱分析
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| 出版日期 | 2017 |
| 卷号 | 037期号:005页码:1553 |
| ISSN号 | 1000-0593 |
| 英文摘要 | 通过对恒星光谱进行分析可以研究银河系的演化与结构等科学问题,光谱分类是恒星光谱分析的基本任务之一。提出了一种结合非参数回归与Adaboost对恒星光谱进行MK分类的方法,将恒星按光谱型和光度型进行分类,并识别其光谱型的次型。恒星光谱的光谱型及其次型代表了恒星的表面有效温度,而光度型则代表了恒星的发光强度。在同一种光谱型下,光度型反映了谱线形状细节的变化,因此光度型的分类必须在光谱型分类基础上进行。本文把光谱型的分类问题转化为对类别的回归问题,采用非参数回归方法进行恒星光谱型和光谱次型的分类;基于Adaboost方法组合一组K近邻分类器进行光度型分类,Adaboost将一组弱分类器加权组合产生一个强分类器,提升光度型的识别率。实验验证了所提出分类方法的有效性,光谱次型识别的精度达到0.22,光度型的分类正确率达到84%以上。实验还对比了两种KNN方法与Adaboost方法的光度型分类,结果表明,利用KNN方法对光度型分类精度低,而基于弱分类器KNN的Adaboost方法将识别率大幅提升。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/37804]  |
| 专题 | 中国科学院国家天文台 |
| 作者单位 | 1.北京师范大学 2.北京服装学院 3.西安建筑科技大学 4.中国科学院国家天文台 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘蓉,乔学军,张健楠,等. 基于非参数回归与Adaboost的恒星光谱自动分类方法[J]. 光谱学与光谱分析,2017,037(005):1553. |
| APA | 刘蓉,乔学军,张健楠,&段福庆.(2017).基于非参数回归与Adaboost的恒星光谱自动分类方法.光谱学与光谱分析,037(005),1553. |
| MLA | 刘蓉,et al."基于非参数回归与Adaboost的恒星光谱自动分类方法".光谱学与光谱分析 037.005(2017):1553. |
入库方式： OAI收割
来源：国家天文台
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