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傅立叶级数+机器学习法双联预测小行星分类
傅立叶级数+机器学习法双联预测小行星分类
作者:
徐苑景
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
傅立叶级数
机器学习
预测
小行星
摘要:
利用傅立叶级数对散点小行星光变数据进行曲线拟合,以获得小行星表示参数,选取傅立叶级数为6的拟合方式对单体或双体小行星光变曲线进行分类,并用机器学习算法中的SVM和决策树建立预测模型.检验结果表明,SVM模型对单体和双体小行星的预测正确率达到95%,相较于决策树正确率提高了10%,为从小行星实际观测数据直接推测双体小行星潜在相关应用提供了参考.
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篇名
傅立叶级数+机器学习法双联预测小行星分类
来源期刊
软件导刊
学科
工学
关键词
傅立叶级数
机器学习
预测
小行星
年,卷(期)
2020,(11)
所属期刊栏目
人工智能
研究方向
页码范围
42-45
页数
4页
分类号
TP301
字数
语种
中文
DOI
10.11907/rjdk.201152
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研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
软件导刊
主办单位:
湖北省科技信息研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-7800
CN:
42-1671/TP
开本:
16开
出版地:
湖北省武汉市
邮发代号:
38-431
创刊时间:
2002
语种:
chi
出版文献量(篇)
9809
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57
总被引数(次)
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