【摘 要】
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随着LAMOST等大型巡天计划的实施,天体光谱数据获取的速度和数量均在成倍增加,对获取的海量、高维恒星光谱数据的大气物理参量进行有效的估计有着巨大的理论意义和应用价值。
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随着LAMOST等大型巡天计划的实施,天体光谱数据获取的速度和数量均在成倍增加,对获取的海量、高维恒星光谱数据的大气物理参量进行有效的估计有着巨大的理论意义和应用价值。光谱的特征选择在恒星物理参数估计中起着关键作用,针对恒星光谱的特点,为了减少海量、高维数据的冗余,控制噪声干扰,提高特征选择的效率和计算速度,本文应用Lasso方法对光谱进行特征选择,根据选择的特征运用经典的支持向量机(SVM)回归模型进行恒星物理参量的估计。在相关研究中的常用模拟数据ELODIE和美国Sloan发布的实测光谱数据上的实验结果表明:本文方法不仅对选择的光谱特征具有可解释性、强稳定性、计算复杂度低等优势,而且对恒星光谱物理参量的估计有很高的精度。
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