SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘

发布时间：2017-12-15 02:05

  本文关键词：SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘

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【摘要】：提出一套适用于在海量光谱中快速发现激变变星的方法。针对SDSS发布的DR8数据,尝试流型学习方法在海量光谱数据挖掘中的应用。首先使用非线性局部线性嵌入方法(LLE)对海量光谱数据进行降维,然后使用人工神经网络对低维数据进行分类,最后对较少数量的候选体进行人工证认。实验共发现了6个新的激变变星候选体,并与传统的PCA方法进行了比较,验证了LLE方法在天文数据挖掘中的可行性。
【作者单位】： 山东大学(威海)机电与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11078013)资助
【分类号】：TP311.13;P113
【正文快照】： 引言斯隆数字巡天(sloan digital sky survey,SDSS)是一项宏伟的巡天计划。它对四分之一的天区进行观测,对一亿个以上的天体测定位置和亮度,对一百万颗以上的星系和类星体测定距离,其巡天得到的数据量是空前的,大约为15TB[1]。SDSS的1-D Pipeline虽然对每一条光谱都进行了初

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本文编号：1290194