基于SVM的食双星光变曲线自动分类算法

发布时间：2022-09-17 23:19

　　提出一种基于机器学习的食双星光变曲线自动分类算法。首先对数据进行预处理,将食双星光变曲线数据归一化,并通过滤波/插值降低噪声;其次使用快速傅里叶变换提取频率信号作为特征向量;最后利用特征向量训练支持向量机获得自动分类模型。使用Python实现算法并抓取CALEB和GCVS数据验证,分析特征向量、支持向量机核函数与惩罚系数对分类正确率的影响,优化后所得分类模型正确率达到92.8%（训练集）和89.0%（测试集）,最后使用所得分类模型对第3方数据进行分类,正确率为88.8%,结果证明提出的分类算法的有效性。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 自动分类算法
    1.1 数据预处理
    1.2 光变曲线特征提取
    1.3 支持向量机分类算法
2 实验与结果分析
    2.1 分类实验实现
    2.2 支持向量机优化
    2.3 实验结果分析与数据修正
3 总结和展望


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3680125