基于神经网络的模板匹配方法求正常星系红移

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户：HUYA123

【摘要】

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星系通常分为正常星系(NG)与活动星系(AG)两类. 文章提出了一种自动获取NG红移的快速有效方法: (1) 由NG模板根据红移范围Ⅰ: 0.0～0.3与Ⅱ: 0.3～0.5模拟得到两类星系样本, 进行

【作者】

：

许馨罗阿理吴福朝赵永恒

【机构】

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中国科学院自动化所国家模式识别实验室机器人视觉组,中国科学院国家天文台,中国科学院自动化所国家模式识别实验室机器人视觉组

【出处】

：

光谱学与光谱分析

【发表日期】

：

2005年6期

【关键词】

：

正常星系主分量分析概率神经网络红移分类模板匹配 normal galaxy principal component analysis(PCA) pr

【基金项目】

：

国家高技术研究发展计划(863计划)，国家自然科学基金

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星系通常分为正常星系(NG)与活动星系(AG)两类. 文章提出了一种自动获取NG红移的快速有效方法: (1) 由NG模板根据红移范围Ⅰ: 0.0～0.3与Ⅱ: 0.3～0.5模拟得到两类星系样本, 进行PCA变换获得样本特征向量; (2) 利用概率神经网络设计两类样本特征向量的Bayes分类器; (3) 对于实际NG光谱数据, 利用Bayes分类器进行分类确定其红移的范围, 然后在此范围内进行模板匹配得到红移的准确值. 与在整个红移范围内的模板匹配方法相比, 此方法不但节省了50%的模板匹配运算量, 而且

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