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一种基于主分量分析的恒星光谱快速分类法

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恒星光谱分类是天体光谱自动识别中的重要组成部分.本文主要介绍一种实用的基于主分量分析(PCA)法对恒星光谱进行快速自动的分类方法.该方法在恒星的主分量空间中对样本点进行投影,并利用最近邻分类器进行分类,获得与恒星MK分类标准的光谱型基本一致的结果.本文的主要工作有:(1)利用PCA方法构造恒星光谱的特征矩阵,建构恒星的主分量空间;(2)对恒星光谱进行主分量投影,对投影点进行光谱型和光度级的分类器设计,利用最近邻法分类,最后得出恒星的分类树.该分类法速度快,分类准确率较高,对目前许多大型光谱巡天计划所获得的大量光谱数据的处理有着重要的意义.
A PCA Based Efficient Stellar Spectra Classification Method

覃冬梅、胡占义、赵永恒

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中国科学院自动化研究所国家模式识别实验室,北京,100080

中国科学院国家天文台,北京,100012

恒星光谱分类 主分量分析 特征矩阵 最近邻法

国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划(973计划)

69975021973编号为G1998030502

2003

光谱学与光谱分析
中国光学学会

光谱学与光谱分析

CSTPCDCSCD北大核心SCI
影响因子：0.897
ISSN：1000-0593
年,卷(期)：2003.23(1)
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