使用SOFM方法进行恒星光谱自动分类

• 作者: 李启斌 薛建桥 赵永恒
• 来源期刊: 天体物理学报(英文版)
• 学科: 地球科学
• 关键词: 恒星光谱---光谱分类---数据处理---神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 页码范围: 437-150
• 页数: 14页
• 分类号: P14
• 字数: 6675字
• 语种: 英文

摘要

SOFM是人工神经网络的非监督学习算法,可以将数据组织到一个特征图上，而保存大多数原始数据空间的拓扑特征. 使用这种方法进行恒星光谱自动分类, 分类结果与哈佛序列十分相似.SOFM方法应该是进行大数量恒星光谱样本在线分类的有用方法,它能够自动执行，因此可用于处理大数量天体光谱.