TY - A2的雅库特Kadri盟——赵,壮族非盟-魏,继畬盟,江本PY - 2022 DA - 2022/01/04 TI -自动化恒星光谱分类合奏卷积神经网络SP - 4489359六世- 2022 AB -大型巡天望远镜产生了大量的天文数据,包括光谱。必须使用机器学习方法来自动处理这些望远镜获得的光谱数据。恒星光谱分类运用深度学习是一个重要的研究方向为高维天体光谱的自动分类。在这篇文章中,一个健壮的合奏卷积神经网络(ECNN)的设计和应用提高分类精度的大规模从斯隆数字巡天恒星光谱。我们设计了六个分类器由六种不同的卷积神经网络(CNN),分别识别DR16的光谱。然后,根据熵测试误差的光谱在不同的信噪比,我们整合结果的不同分类器集成学习方法提高分类效果。实验结果证明了我们的一维ECNN策略能达到95.0%的准确率在恒星光谱的分类任务,一定程度的准确性超过经典的主成分分析和支持向量机模型。SN - 1687 - 7969 UR - https://doi.org/10.1155/2022/4489359 - 10.1155 / 2022/4489359摩根富林明天文学进展PB - Hindawi KW - ER