模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (3): 368-374    DOI:
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基于覆盖算法的天体光谱自动分类*
杨金福1,吴福朝1,罗阿理2,赵永恒2
1.中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京 100080
2.中国科学院国家天文台 北京 100012
Automated Classification for Celestial Spectra Based on Cover Algorithm
YANG JinFu1, WU FuChao1, LUO ALi2, ZHAO YongHeng2
1.National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080
2.National Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100012

全文: PDF (426 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 海量天体光谱数据的自动分类是大型观测计划项目中急需解决的重要问题之一.本文设计一种基于覆盖算法的天体光谱自动分类方法.首先对训练样本进行训练,得到各类样本的支撑点(代表点),然后在分类时只需计算待分类样本到各类支撑点的距离,并将与之最近的支撑点所在的类别作为待分类样本的类别.通过对正常星系、正常恒星、星暴星系和活动星系核的模拟和实测光谱进行分类实验,并与SVM分类方法进行比较,结果表明本文方法具有训练速度快、分类准确率高等特点.因此,本文的自动分类算法对大型观测计划所获得的海量天体光谱数据处理有着重要的意义.
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杨金福
吴福朝
罗阿理
赵永恒
关键词 天体光谱自动分类覆盖算法判别准则    
Abstract:Automated classification for large numbers of celestial spectra is one of the most important problems which are urgent to be solved in large survey projects. In this paper, an automated classification method for celestial spectra based on cover algorithm is presented. In the training procedure, some representative spectra of the training spectrum set can be obtained by utilizing a certain cover rule. Then, in the classification phase, the classifier computes the distances between each test spectrum and the representatives, and the class of the test spectrum is determined by the representative spectrum closest to the test spectrum. The experimental results show that this method is better than SVM both in training speed and classifying accuracy over Normal Galaxies(NGs), Stars, Active Galaxies(AGs) and Active Galactic Nucleus(AGNs) datasets. And the proposed method is promising for the automated classification of large numbers of celestial spectra collected by large survey projects.
Key wordsCelestial Spectra    Automated Classification    Cover Algorithm    Decision Criterion   
收稿日期: 2004-12-28     
ZTFLH: TN911.7  
基金资助:国家863高技术研究发展计划项目(No.2003AA133060)、国家重大科学工程LAMOST计划项目资助
作者简介: 杨金福,男,1977年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别、机器学习.E-mail: yangjf@nlpr.ia.ac.cn.吴福朝,男,1957年生,研究员,主要研究方向为计算机视觉、人工智能.罗阿理,男,1969年生,副研究员,主要研究方向为天文数据处理.赵永恒,男,1964年生,研究员,主要研究方向为天体物理、天文数据处理.
引用本文:   
杨金福,吴福朝,罗阿理,赵永恒. 基于覆盖算法的天体光谱自动分类*[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(3): 368-374. YANG JinFu, WU FuChao, LUO ALi, ZHAO YongHeng. Automated Classification for Celestial Spectra Based on Cover Algorithm. , 2006, 19(3): 368-374.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2006/V19/I3/368
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