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赵梅芳

作品数：4 被引量：17H指数：2
供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇天文地球

主题

  • 2篇星系
  • 2篇星系核
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇自动识别
  • 2篇活动星系
  • 2篇活动星系核
  • 1篇星体
  • 1篇弱分类器
  • 1篇神经网络技术
  • 1篇识别方法
  • 1篇数据分析
  • 1篇梯度下降
  • 1篇谱线
  • 1篇主分量
  • 1篇主分量分析
  • 1篇自动识别方法
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应增强

机构

  • 3篇中国科学院自...
  • 3篇中国科学院国...

作者

  • 4篇赵梅芳
  • 3篇吴福朝
  • 3篇罗阿理
  • 2篇赵永恒
  • 1篇胡占义
  • 1篇吴潮

传媒

  • 2篇光谱学与光谱...
  • 1篇天文学报

年份

  • 1篇2008
  • 1篇2007
  • 2篇2006
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于K近邻方法的窄线与宽线活动星系核的自动光谱分类被引量：8
2007年
对于美国芝加哥大学等6个组织的斯隆数字化巡天观测(SDSS)的一批低红移活动星系核(AGN)光谱数据,针对宽线AGNs和窄线AGNs发射线的不同特征,在静止系的光谱上截取有效波段范围,采用自动分类的K近邻方法,对其进行分类．宽线和窄线AGNs光谱的主要区别在于Hβ、[OⅢ]、Ha和[NⅡ]等发射线的幅度和半高全宽(FWHM)的大小,所以截取这些发射线所在的波段进行单独或组合的分类实验,实验证明,单独采用以Hα和[NⅡ]发射线为主的波段,分类效果最好,且对于训练样本数和测试样本数分别为1000和3313条的AGNs光谱的单次分类速度可达32．89秒．在充分利用光谱的典型特征的情况下,自动分类方法也可有效地应用于活动星系核的分类,为传统的通过计算发射线的FWHM值或发射线强比对大型光谱巡天所产生的庞大数据库进行分类提供了一种快速直接的分类方法．
赵梅芳吴潮罗阿理吴福朝赵永恒
关键词：星系核谱线数据分析
星系光谱的自动识别与分类技术研究
我国目前正在建造的世界上最大规模、总投资达2.35亿人民币的大型天文观测仪器“大天区面积多目标光纤光谱望远镜”(LAMOST)，是一架横卧于南北方向的中星仪式反射施密特望远镜。建成后，将成为世界上最大视场(5度)兼最大口...
赵梅芳
关键词：自动识别神经网络技术
自适应增强方法在光谱自动分类中的应用被引量：2
2008年
针对活动星系核(AGN)光谱中发射线的不同特征,在恢复到静止系状态后的光谱上截取具有有效特征的波段范围,采用自适应增强(Adaboost)的方法,对宽线和窄线AGNs进行特征融合的分类实验,经分析,确定了以Hα和[NⅡ]发射线为主的波段为宽线和窄线AGNs光谱的主要区别特征。再单独对Hα和[NⅡ]发射线为主的波段,用自适应增强的方法对其进行光谱分类。自适应增强方法在训练过程中不断地加入"弱分类器",直到达到某个预定的足够小的误差率或一定的循环次数,最后构成的总体分类器的分类判决由这些"弱分类器"各自的判决结果的投票来决定。此方法不需要事先调节参数,且"弱分类器"的分类结果只需好于随机猜测,算法简单。实验证明,对于单独采用以Hα和[NⅡ]发射线为主的波段,自适应增强方法能达到较好的分类效果,从而可有效地应用于大型光谱巡天所产生的活动星系核光谱的自动分类中。
赵梅芳罗阿理吴福朝赵永恒
关键词：活动星系核弱分类器
基于自适应径向基神经网络的类星体光谱自动识别方法被引量：6
2006年
通过对光谱的研究来识别和认证类星体是天文学研究中的重要方法。文章提出了一种对类星体光谱进行自动识别的自适应径向基神经网络(RBFN)方法。该方法包括以下几个步骤:(1)先将训练样本归一化,再利用PCA变换进行降维,获得样本特征向量;(2)设计出K均值聚类算法与梯度下降法相结合的径向基神经网络结构的基本模型,再用SSE(sum of squares error)误差函数进行判断,对RBFN隐含层的神经元进行自动调节,直至满足给定误差阈值;(3)用训练得到的参数对用于测试的样本中的类星体光谱进行识别。该方法不但克服了经典RBFN算法选择隐层神经元数目的困难,而且还提高了对类星体识别的稳定性和正确率。研究结果对于大型光谱巡天所产生的海量数据的自动处理具有重要意义。
赵梅芳罗阿理吴福朝胡占义
关键词：类星体主分量分析径向基神经网络K均值聚类梯度下降
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