基于神经网络的线指数恒星大气物理参数测量方法

发布时间：2018-05-26 17:28

  本文选题：Lick线指数 + 人工神经网络　； 参考：《光谱学与光谱分析》2013年06期

【摘要】：通过人工神经网络的方法基于Lick线指数,来进行大气物理参数的测量,对Kurucz的合成光谱进行预处理以适应最后LAMOST光谱数据的要求,以Lick线指数与对应的大气物理参数为输入,用人工神经网络进行训练,得到训练模型通过DR8光谱数据进行测试,通过调整人工神经网络的相关参数来使实验效果达到最佳。结果证明,通过线指数人工神经网络的方法来进行大气物理参数的测量是可行的。
[Abstract]:The method of artificial neural network is based on the Lick line index to measure the atmospheric physical parameters. The synthetic spectrum of Kurucz is preprocessed to meet the requirements of the final LAMOST spectral data. The input of the Lick line index and the corresponding atmospheric physical parameters is taken as input. After training with artificial neural network, the training model is tested by DR8 spectral data, and the experimental results are optimized by adjusting the related parameters of artificial neural network. The results show that it is feasible to measure the atmospheric physical parameters by the method of linear exponential artificial neural network.
【作者单位】： 山东大学(威海)机电与信息工程学院;中国科学院光学天文重点实验室中国科学院国家天文台;辽宁科技大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11078013,61202315)资助
【分类号】：P144

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本文编号：1938195