【摘 要】
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天文观测技术的迅速发展推动了大规模的星系光谱巡天计划如SDSS、LAMOST等,面对这些巡天项目所观测到的海量光谱数据,研究自动的光谱分析方法已成为必然的选择。研究了基于Ba
【机 构】
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北京服装学院基础部,西安科技大学计算机系,北京师范大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60773040）和北京市属市高等学校人才强教计划项目PHR（201008282）资助
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天文观测技术的迅速发展推动了大规模的星系光谱巡天计划如SDSS、LAMOST等,面对这些巡天项目所观测到的海量光谱数据,研究自动的光谱分析方法已成为必然的选择。研究了基于Bayes决策的光谱分类方法,将光谱分为恒星,星系和类星体三类。首先采用主分量分析来进行特征提取,将光谱投影到由三个主分量构成的特征空间中 然后,采用非参数密度估计Parzen窗法来估计类条件概率密度函数 最后利用基于最小错误率的Bayes决策进行分类。在Parzen窗法中,核宽很大程度上影响着估计效果,从而影响着分类效果。通过详尽的实验
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