本文關(guān)鍵詞： 超新星候選 光譜分類 局部均值 質(zhì)量估計(jì)　出處：《遼寧科技大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：郭守敬望遠(yuǎn)鏡,(簡稱LAMOST)是國家“九、五”重大科學(xué)工程項(xiàng)目之一,是一架橫臥于南北方向的新類型的大視場兼?zhèn)浯罂趶降闹行莾x式反射施密特望遠(yuǎn)鏡。LAMOST在每個觀測夜能夠獲得多達(dá)幾萬條光譜數(shù)據(jù),是目前世界上光譜獲取率最高的望遠(yuǎn)鏡。面對LAMOST所產(chǎn)生的海量光譜數(shù)據(jù),一些傳統(tǒng)的人工處理光譜的方法已不再使用,迫切需要研究和尋找一些高效率的光譜自動處理方法。本文研究的工作主要包括以下三部分:(1)超新星候選范圍的快速約減。本文提出了一種新的超新星候選范圍約減算法(SKLOF),根據(jù)超新星本身具有稀有的特性,首先利用數(shù)據(jù)剪枝思想剪枝掉大部分肯定不是超新星候選的光譜數(shù)據(jù),然后利用PCA算法對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并構(gòu)造超新星特征空間,利用改進(jìn)后的LOF算法對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行離群分析。(2)天體光譜的分類。本文利用SDSS-DR8的光譜數(shù)據(jù),將基于局部均值的K近質(zhì)心近鄰點(diǎn)(Local Mean-based K-Nearest Centroid Neighbor,LMKNCN)算法應(yīng)用到恒星、星系和類星體的分類中,并且取得了較好地效果。由于星系和類星體都屬于河外天體,紅移比較大,二者的光譜分類在光譜自動處理中具有一定的代表性,因此本文同時也研究了基于局部均值的K近鄰算法在星系和類星體光譜的分類中的應(yīng)用,并且取得了較高的光譜分類正確率。(3)恒星光譜大氣物理參數(shù)測量。恒星大氣參數(shù)即表面有效溫度(Teff)、表面重力加速度(log g)以及金屬豐度([Fe/H])對科學(xué)家研究宇宙的演化等重大科學(xué)問題具有重要的意義。因此本文研究了基于質(zhì)量估計(jì)的恒星大氣物理參數(shù)自動測量方法,該方法首先是建立質(zhì)量分布,將原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過質(zhì)量估計(jì)算法映射到質(zhì)量空間,然后在質(zhì)量空間利用SVR方法對恒星的大氣物理參數(shù)進(jìn)行預(yù)測且取得了不錯的效果。
[Abstract]:Guo Shoujing Telescope (LAMOST) is one of the major scientific engineering projects in the Ninth Five-Year Plan. It is a new type of large field of view lying in the north-south direction, with a large aperture, medium Star ritual reflection Schmidt Telescope. LAMOST can obtain up to tens of thousands of spectral data per observation night. Is the world's highest spectral acquisition rate of telescopes. In the face of the massive spectral data generated by LAMOST, some traditional manual spectral processing methods are no longer used. There is an urgent need to study and find some efficient automatic spectral processing methods. The work of this paper mainly includes the following three parts: 1) the rapid reduction of the candidate range of supernova. In this paper, a new candidate range of supernova is proposed. According to the rare characteristics of supernova itself, Firstly, the data pruning idea is used to prune most of the spectral data which is definitely not a supernova candidate. Then the spectral data are analyzed by using PCA algorithm and the supernova feature space is constructed. The improved LOF algorithm is used to classify the spectral data of outliers. In this paper, based on the spectral data of SDSS-DR8, the local Mean-based K-nearest Centroid neighbor LMKNCNC algorithm based on local mean is applied to stars. In the classification of galaxies and quasars, good results have been obtained. Since galaxies and quasars belong to extra-river bodies and have a relatively large redshift, their spectral classification is representative in the automatic processing of spectra. Therefore, this paper also studies the application of K-nearest neighbor algorithm based on local mean in the spectral classification of galaxies and quasars. A high spectral classification accuracy rate of spectral classification has been obtained. The measurements of the spectral atmospheric physical parameters of stars are obtained. The stellar atmospheric parameters, I. e., surface effective temperature, surface gravity acceleration, log g) and metal abundance ([Fe/H]) are used to study the evolution of the universe. Therefore, an automatic measurement method for atmospheric physical parameters of stars based on mass estimation is studied in this paper. The first step of this method is to establish the mass distribution and map the original spectral data to the mass space through the quality estimation algorithm. Then the SVR method is used to predict the atmospheric physical parameters of stars in the mass space and good results are obtained.
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P111.23

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本文編號：1502040