【摘 要】
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为解决海量恒星光谱数据自动处理问题,更准确地对恒星光谱物理与化学性质的研究,同时更加直观地反映恒星性质参数,通过利用可变形卷积网络(deformable convolutional network
【机 构】
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中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站,中国科学院大学天文与空间科学学院,中国科学院空间目标与碎片观测重点实验室
【基金项目】
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中国科学院天文大科学中心前瞻课题(Y9290201),中国科学院青年创新促进会会员资助项目(2018-2021)。
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为解决海量恒星光谱数据自动处理问题,更准确地对恒星光谱物理与化学性质的研究,同时更加直观地反映恒星性质参数,通过利用可变形卷积网络(deformable convolutional network,DCN)方法对恒星大气物理参数进行分析,系统地研究了恒星表面有效温度(Teff)、表面重力(logg)、金属丰度([Fe/H])3个物理参数,实验结果对比梯度下降法神经网络(back propagation neural network,BPNN)、人工神经网络(artificial ne
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