基于径向基神经网络的白矮主序双星自动分类

发布时间：2017-12-17 20:26

  本文关键词：基于径向基神经网络的白矮主序双星自动分类

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【摘要】：白矮主序双星的光谱特征是决定其类型的关键因素,如何有效提取恒星光谱的特征是亟待解决的问题。提出一种新的方法,通过构建模型捕获恒星光谱数据的特征,对SDSS-DR10海量光谱进行自动分类。径向基神经网络作为一种有效的计算模型,在数值逼近和目标分类上均有较好的表现效果,但由于目前神经网络超参数的确定大多数依赖于实验经验,很大程度上制约了算法能力的发挥。在分析白矮主序双星光谱数据的高维分布特征的基础上,提出一种基于径向基神经网络的白矮主序双星自动分类模型,并以白矮主序双星的光谱特征为导向,针对恒星光谱提出了中心准则和宽度准则以确定神经网络的超参数,大幅度提高了模型的准确度。实验对分类模型进行数值训练并使用训练的模型对SDSS-DR10光谱数据进行白矮主序双星的自动分类,共发现4 631个白矮主序双星,通过Simbad,NED和Google交叉验证后发现其中有25个是未予以收录的新候选体。实验结果验证了该模型在大规模白矮主序双星自动分类任务中的有效性,新发现的白矮主序双星也为特殊天体的进一步研究补充了有效数据。
【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(11473019) 山东省自然科学基金项目(ZR2014AM015) 山东大学基本科研业务费项目(2015ZZXM002)资助
【分类号】：P145.5;TP183
【正文快照】： 引言位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的斯隆数字巡天SDSS是有史以来具有重大突破性的巡天项目[1]。随着2015年1月最新观测数据DR12的发布,海量的天体观测数据向特殊天体的自动发现工作发起挑战。在这些海量的天体观测数据中隐藏着很多稀少天体,时变天体以及未知天体。而白矮主

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 司建敏;罗阿理;吴福朝;吴毅红;;在SDSS DR8恒星光谱中自动搜寻稀有天体[J];光谱学与光谱分析;2015年03期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 王文玉;郭格霖;姜斌;王丽;;基于径向基神经网络的白矮主序双星自动分类[J];光谱学与光谱分析;2016年10期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 姜斌;罗阿理;赵永恒;;基于随机森林的激变变星候选体的数据挖掘[J];光谱学与光谱分析;2012年02期

2 ;New supernova candidates from the SDSS-DR7 spectral survey[J];Research in Astronomy and Astrophysics;2009年06期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 滕少华;王琳;;径向基神经网络在入侵检测中的应用[J];江西师范大学学报(自然科学版);2007年03期

2 赵高强;傅t，

本文编号：1301469