机构

• 自动化研究所 [6]

采集方式

• OAI收割 [6]

内容类型

• 学位论文 [6]

发表日期

• 2014 [1]
• 2010 [1]
• 2006 [3]
• 2003 [1]

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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 限定条件 内容类型：学位论文    专题：自动化研究所    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择提交时间升序提交时间降序发表日期升序发表日期降序题名升序题名降序作者升序作者降序 LAMOST光谱数据中特殊星系的搜寻与分析 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者:  石志鑫 收藏  |  浏览/下载：110/0  |  提交时间：2015/09/02 LAMOST 光谱  特征谱线  特殊星系  搜寻与分析  双超大质量黑洞  活动星系核  LAMOST Spectra  Spectral lines  Special galaxies  Search and analysis  Binary supper massive black hole  Active galactic nuclei   海量星系光谱中的超新星候选自动搜索 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者:  屠良平 收藏  |  浏览/下载：42/0  |  提交时间：2015/09/02 星系红移  超新星  范围约简  星系成分扣除  galaxy redshift  supernova  sample decrease  host galaxy subtraction   恒星光谱的自动识别与分类方法研究 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2006 作者:  刘中田 收藏  |  浏览/下载：68/0  |  提交时间：2015/09/02 天体光谱  自动分类  红移测量  小波变换  离散傅里叶变换  卷积型小波包变换  多尺度特征匹配  Celestial object spectra  automated classification  redshifts measurement  wavelet transform  discrete fourier transform  convolution type of wavelet packet transform  multi-scaling feature matching   天体光谱自动处理及其软件系统实现 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2006 作者:  杨金福 收藏  |  浏览/下载：49/0  |  提交时间：2015/09/02 天体光谱  自动分类  覆盖算法  SVM  PCA  NMF  系统设计  系统实现  软件测试  Celestial object spectrum  automated classification  covering algorithm  support vector machine  principal component analysis  non-negative matrix factorization  system design  system implementation  software testing   星系光谱的自动识别与分类技术研究 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2006 作者:  赵梅芳 收藏  |  浏览/下载：52/0  |  提交时间：2015/09/02 天体光谱  自动分类  径向基神经网络  动态衰减调节  Adaboost  特征融合  Celestial object spectra  automated classification  radial basis function neural network  dynamic decay adjustment  Adaboost  feature fusion   天体光谱信号的自动识别方法研究 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2003 作者:  覃冬梅 收藏  |  浏览/下载：33/0  |  提交时间：2015/09/02 天体光谱  自动识别  PCA  SVMs  SMM-RBFNN  Celestial object spectrum  automated recognition  principal component analysis  support vector machines  statistical mixture modelin