【摘 要】
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恒星光谱分类是天体光谱自动识别中的重要组成部分.本文主要介绍一种实用的基于主分量分析(PCA)法对恒星光谱进行快速自动的分类方法.该方法在恒星的主分量空间中对样本点进
【机 构】
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中国科学院自动化研究所国家模式识别实验室,中国科学院国家天文台
【基金项目】
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国家自然科学基金，国家重点基础研究发展计划(973计划)
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恒星光谱分类是天体光谱自动识别中的重要组成部分.本文主要介绍一种实用的基于主分量分析(PCA)法对恒星光谱进行快速自动的分类方法.该方法在恒星的主分量空间中对样本点进行投影,并利用最近邻分类器进行分类,获得与恒星MK分类标准的光谱型基本一致的结果.本文的主要工作有:(1)利用PCA方法构造恒星光谱的特征矩阵,建构恒星的主分量空间;(2)对恒星光谱进行主分量投影,对投影点进行光谱型和光度级的分类器设计,利用最近邻法分类,最后得出恒星的分类树.该分类法速度快,分类准确率较高,对目前许多大型光谱巡天计划所获得的
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