【摘 要】
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该文中我们提出了两种方案用来研究天体在多维参数空间中的分布.第一种方案:利用多波段数据,用自动的分类方法支持矢量机(SVM)和学习矢量量化(LVQ)对天体分类,对比了采用两个
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该文中我们提出了两种方案用来研究天体在多维参数空间中的分布.第一种方案:利用多波段数据,用自动的分类方法支持矢量机(SVM)和学习矢量量化(LVQ)对天体分类,对比了采用两个波段数据与三个波段数据的分类结果,发现随着波段的增加,分类效果越好.可见提取的天体的信息越多,越有利于天体的分类.第二种方案:针对未来天文数据维数过高的问题,我们探索了这两种方法与主分量分析方法(PCA)的混合方法,即PCA+SVM和PCA+LVQ.通过主分量分析,可以知道各个参数对分类的贡献.由计算结果可知,SVM/(PCA+SVM)和LVQ/(PCA+LVQ)方法是有效的多波段数据的分类算法.在若干情形下,这两组方法给出的结果相当.通常前者的分类正确率高,而后者在计算速度上要快得多.这些方法可以为大规模的巡天预选源,从而提高昂贵的观测设备的观测效率.还可以将该方法用以其它种类的数据(测光、光谱、图像等数据)或这些种类数据的混合数据的分类.另外,也可从方法的研究着手,探索适合天文学的分类、聚类和离群数据的探索方法等技术.随着虚拟天文台的发展,这些方法有助于发展国际虚拟天文台的工具箱.
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