CAJ | 학술논문

研究了天体光谱的特征提取问题,这是光谱自动处理中的一个关键环节.通过特征提取,不仅能够约简数据、减少冗余,而且亦能抑制噪声干扰,对识别系统的精度和效率均有重要影响.提出了一种基于空间转换和分解的特征分析模型(STP),基于此,可实现对常用光谱特征提取方法的分析,例如,无监督的主成分分析(PCA),小波变换(Wavelet),有监督的支持向量机(SVM),相关向量机(RVM)和线性判别分析方法(LDA)等.在STP模型中,关注的核心要素是特征提取中对数据成分的分解、重组,以及噪声的抑制和冗余的消除.亦在STP框架的基础上,给出了一种逻辑和实现均较为简单的特征提取方法:基于曲线拟合与下采样的光谱特征提取(EFCD).研究的一个重要发现是,在一些分类问题中文献中设计巧妙的特征提取方法并不一定足决定性的:即使采用通常的信号下采样方法提取特征,亦能获得良好的光谱识别性能,而重要的仅仅是需要将特征数量保持在一定的水平以上即可.研究中,选用的测试数据是SDSS中的Galaxy和QSO两类河外天体实测光谱,他们一般具有较大的红移,在天体光谱识别中具有较强的代表性.
연구료천체광보적특정제취문제,저시광보자동처리중적일개관건배절.통과특정제취,불부능구약간수거、감소용여,이차역능억제조성간우,대식별계통적정도화효솔균유중요영향.제출료일충기우공간전환화분해적특정분석모형(STP),기우차,가실현대상용광보특정제취방법적분석,례여,무감독적주성분분석(PCA),소파변환(Wavelet),유감독적지지향량궤(SVM),상관향량궤(RVM)화선성판별분석방법(LDA)등.재STP모형중,관주적핵심요소시특정제취중대수거성분적분해、중조,이급조성적억제화용여적소제.역재STP광가적기출상,급출료일충라집화실현균교위간단적특정제취방법:기우곡선의합여하채양적광보특정제취(EFCD).연구적일개중요발현시,재일사분류문제중문헌중설계교묘적특정제취방법병불일정족결정성적:즉사채용통상적신호하채양방법제취특정,역능획득량호적광보식별성능,이중요적부부시수요장특정수량보지재일정적수평이상즉가.연구중,선용적측시수거시SDSS중적Galaxy화QSO량류하외천체실측광보,타문일반구유교대적홍이,재천체광보식별중구유교강적대표성.