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stellarspectraclassificationwithentropybasedlearningmachine

文献类型:期刊论文

作者Liu Zhongbao2; Ren Juanjuan1; Song Wenai2; Zhang Jing2; Kong Xiao1; Fu Lizhen2
刊名光谱学与光谱分析
出版日期2018
卷号038期号:002页码:660
ISSN号1000-0593
英文摘要数据挖掘被广泛应用于恒星光谱分类。为了提高传统光谱分类方法性能,提出熵学习机(Entropybased Learning Machine,ELM)。在该方法中,熵用来刻画分类的不确定性。为了得到理想的分类结果,分类的不确定性应最小,基于此,可得ELM的最优化问题。ELM在处理二分类问题和稀有光谱发现等方面具有一定优势。SDSS中K型、F型、G型恒星光谱数据集上的比较实验表明:ELM在进行恒星光谱分类时,其分类性能优于k近邻(k Nearest Neighbor)和支持向量机(Support Vector Machine)等传统分类方法。
语种英语
源URL[http://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/42966]  
专题中国科学院国家天文台
作者单位1.中国科学院国家天文台
2.中北大学
推荐引用方式
GB/T 7714
Liu Zhongbao,Ren Juanjuan,Song Wenai,et al. stellarspectraclassificationwithentropybasedlearningmachine[J]. 光谱学与光谱分析,2018,038(002):660.
APA Liu Zhongbao,Ren Juanjuan,Song Wenai,Zhang Jing,Kong Xiao,&Fu Lizhen.(2018).stellarspectraclassificationwithentropybasedlearningmachine.光谱学与光谱分析,038(002),660.
MLA Liu Zhongbao,et al."stellarspectraclassificationwithentropybasedlearningmachine".光谱学与光谱分析 038.002(2018):660.

入库方式: OAI收割

来源:国家天文台

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