基于BP神经网络(自编码)的恒星大气物理参数估计

韩帅; 李悦

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基于BP神经网络(自编码)的恒星大气物理参数估计

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恒星大气物理参数估计(有效温度Teff、表面重力加速度log g、化学丰度[Fe/H])是探索恒星本质的首要任务。斯隆数字巡天(SDSS)和郭守敬望远镜(LAMOST)等大规模巡天望远镜正以前所未有的速度获取海量的恒星光谱数据,这为星系研究带来了新的机遇和挑战。传统的方法已不能适应如此庞大的数据量,直接从光谱中估计估计大气参数变得非常必要。提出了一种新的从恒星光谱中自动估计大气参数的回归模型BP神经网络(自编码),在20000条斯隆数字巡天(SDSS)实测光谱上做了实验研究。实验结果用平均绝对误差来描述,三个恒星大气物理参数的精度分别为log Teff:0.0079,log g:0.2408,[Fe/H]:0.1773。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2016年第9期|230-231|共3页
作者
韩帅; 李悦;
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作者单位

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院;

辽宁抚顺113001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP212;
关键词
自编码; 恒星光谱; BP神经网络; 参数估计; 特征提取;

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