天文信息学中数据挖掘方法的研究
发布时间:2024-03-29 22:05
本文主要目的是通过探究我国天文地理信息学中行星数据收集和挖掘的概念和方法,根据多年查阅资料收集和分析整理的行星数据资料,分析已有的对行星数据分类的概念和方法,对不同的概念和方法(例如支持行星向量机、人工神经网络等)可以进行参数准确性的分析和计算,并进一步确定较为可靠的行星数据挖掘的方法[1]。在此基础上结合行星的光谱数据通过实验对不同的方法分析得到的行星数据结果和解释进行了比较,以进一步确定其相互适应的程度。文中将从对数据分析和收集得到的结果分析和解释的角度来探讨如何体现整个行星数据挖掘的过程中所带来的意义和价值,强调行星数据挖掘技术直接的应用有助于和推动天文信息科学的进步和发展,以及重要的当前和未来的方向。本文的主要创新技术特点之一就在于通过多种比较的数据挖掘方法和工具来进行对比分析得出哪种数据挖掘方法更适用于对海量行星数据的自动快速高效的数据筛选,从而为今后更加精确的发现、观测及研究大量行星提供一定的基础和依据。
【文章页数】:31 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
本文编号:3941372
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【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图3.1每个类别的个数??
?第3章数据挖掘方法在天文信息学中的应用???分类模型。最后,将测试集输入到模型中,然后对模型进行分类,得到各自的分??类信息报告。??3.2.?1实验步骤:??第1步:划分训练集和测试集。在我的实验中,从图一中可以看出STAR的??数量远小于GALAXY的数量。所以我们使用了下....
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