SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘
Data Mining for Cataclysmic Variables Candidates in SDSS-DR8作者机构：山东大学(威海)机电与信息工程学院山东威海264209
出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)
年 卷 期：2013年第33卷第2期
页 面：464-467页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置]
摘 要：提出一套适用于在海量光谱中快速发现激变变星的方法。针对SDSS发布的DR8数据,尝试流型学习方法在海量光谱数据挖掘中的应用。首先使用非线性局部线性嵌入方法(LLE)对海量光谱数据进行降维,然后使用人工神经网络对低维数据进行分类,最后对较少数量的候选体进行人工证认。实验共发现了6个新的激变变星候选体,并与传统的PCA方法进行了比较,验证了LLE方法在天文数据挖掘中的可行性。
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