基于深度学习的高维光谱分类识别研究

摘要

光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题,也是LAMOST巡天计划的一项重要任务.从LAMOST发布的海量天体光谱数据库中选取F、G、K 3种型星光谱数据,采用深度学习模型进行分类识别研究和对比实验研究,解决原有方法对光谱分类可信度低的问题.实验结果证明:对于F、G、K 3种型星的分类精确度问题,深度学习方法明显优于原有其他分类方法.