本文選題：Lick線指數(shù) + 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2013年06期

【摘要】：通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法基于Lick線指數(shù),來進(jìn)行大氣物理參數(shù)的測量,對(duì)Kurucz的合成光譜進(jìn)行預(yù)處理以適應(yīng)最后LAMOST光譜數(shù)據(jù)的要求,以Lick線指數(shù)與對(duì)應(yīng)的大氣物理參數(shù)為輸入,用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練模型通過DR8光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,通過調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)參數(shù)來使實(shí)驗(yàn)效果達(dá)到最佳。結(jié)果證明,通過線指數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來進(jìn)行大氣物理參數(shù)的測量是可行的。
[Abstract]:The method of artificial neural network is based on the Lick line index to measure the atmospheric physical parameters. The synthetic spectrum of Kurucz is preprocessed to meet the requirements of the final LAMOST spectral data. The input of the Lick line index and the corresponding atmospheric physical parameters is taken as input. After training with artificial neural network, the training model is tested by DR8 spectral data, and the experimental results are optimized by adjusting the related parameters of artificial neural network. The results show that it is feasible to measure the atmospheric physical parameters by the method of linear exponential artificial neural network.
【作者單位】： 山東大學(xué)(威海)機(jī)電與信息工程學(xué)院;中國科學(xué)院光學(xué)天文重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室中國科學(xué)院國家天文臺(tái);遼寧科技大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11078013,61202315)資助
【分類號(hào)】：P144

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本文編號(hào)：1938195