【摘要】：多任務(wù)學(xué)習(xí)方法在機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能領(lǐng)域已得到廣泛關(guān)注,利用任務(wù)間的相關(guān)性,將多個(gè)任務(wù)同時(shí)學(xué)習(xí)的效果優(yōu)于每個(gè)任務(wù)單獨(dú)學(xué)習(xí)的情況.采用多任務(wù)Lasso回歸法(Multi-task Lasso Regression)用于恒星光譜物理參量的估計(jì),不僅可以獲取不同物理參量間的共同的特征信息,而且也可以很好地保留不同物理參量的特有的補(bǔ)充信息.使用恒星大氣模擬模型合成光譜庫(kù)ELODIE中的光譜數(shù)據(jù)和美國(guó)大型巡天項(xiàng)目Sloan發(fā)布的SDSS實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),模型估算精度優(yōu)于相關(guān)文獻(xiàn)中的方法,特別是對(duì)重力加速度(lg g)和化學(xué)豐度([Fe/H])的估計(jì).實(shí)驗(yàn)中通過(guò)改變光譜的分辨率,施加不同信噪比(SNR)的噪聲,來(lái)說(shuō)明模型的穩(wěn)定性強(qiáng).結(jié)果表明,模型精度受光譜分辨率和噪聲的影響,但噪聲對(duì)其影響更大,可見(jiàn),多任務(wù)Lasso回歸法不僅操作簡(jiǎn)便,穩(wěn)定性強(qiáng),而且也提高了模型的整體預(yù)測(cè)精度.
[Abstract]:Multi-task learning methods have been paid more attention in machine learning, computer vision and artificial intelligence. Using the correlation between tasks, the effect of multi-task learning at the same time is better than that of each task alone. Using multitask Lasso regression (Multi-task Lasso Regression) to estimate the spectral physical parameters of stars can not only obtain the common characteristic information among different physical parameters, but also preserve the special supplementary information of different physical parameters. Using the stellar atmosphere simulation model to synthesize the spectral data from the spectral library ELODIE and the measured spectral data from the SDSS published by Sloan, a large-scale survey project in the United States, the accuracy of the model estimation is better than that of the methods in the relevant literature. In particular, the estimation of the gravitational acceleration (lg g) and the chemical abundance ([Fe/H]). The stability of the model is demonstrated by changing the spectral resolution and adding different SNR (SNR) noises. The results show that the precision of the model is affected by spectral resolution and noise, but the noise is more significant. It is obvious that the multitask Lasso regression method is not only easy to operate and stable, but also improves the overall prediction accuracy of the model.
【作者單位】： 暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目(11YJAZH118)資助
【分類號(hào)】：P144.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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1 李申;姜碧溈;;8000-9200，

本文編號(hào)：2415057