计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2012年
6期
182-186
,共5页
光谱数据挖掘%光谱识别%高效计算
光譜數據挖掘%光譜識彆%高效計算
광보수거알굴%광보식별%고효계산
基于近邻的方法是海量光谱数据获取、自动处理和挖掘中的一类重要方法,在应用中它们的主要问题是效率较低,为此文中提出了基于序贯计算的散列近邻法( SHNN).在SHNN中,首先使用PCA方法对光谱数据进行正交变换,使数据按照各成分的散列能力进行组织；然后在PCA空间中快速查找待识别光谱的近邻数据,在此过程中通过散列思想快速约减搜索空间,并用序贯计算法高效地排除非近邻光谱数据,提高计算效率.文中主要贡献是,提出了SHNN算法,并研究了该算法在恒星光谱、正常星系光谱和类星体光谱识别中的应用.SDSS光谱实验研究表明,SHNN效率提高约96％以上,速度提高26.45倍以上.由于近邻法的广泛适用性,文中研究结果不仅对恒星光谱、正常星系光谱和类星体光谱的识别研究有重要的参考意义和一定的实用价值,亦对恒星大气参量的估计和基于光谱的红移测量有一定的参考意义.
基于近鄰的方法是海量光譜數據穫取、自動處理和挖掘中的一類重要方法,在應用中它們的主要問題是效率較低,為此文中提齣瞭基于序貫計算的散列近鄰法( SHNN).在SHNN中,首先使用PCA方法對光譜數據進行正交變換,使數據按照各成分的散列能力進行組織；然後在PCA空間中快速查找待識彆光譜的近鄰數據,在此過程中通過散列思想快速約減搜索空間,併用序貫計算法高效地排除非近鄰光譜數據,提高計算效率.文中主要貢獻是,提齣瞭SHNN算法,併研究瞭該算法在恆星光譜、正常星繫光譜和類星體光譜識彆中的應用.SDSS光譜實驗研究錶明,SHNN效率提高約96％以上,速度提高26.45倍以上.由于近鄰法的廣汎適用性,文中研究結果不僅對恆星光譜、正常星繫光譜和類星體光譜的識彆研究有重要的參攷意義和一定的實用價值,亦對恆星大氣參量的估計和基于光譜的紅移測量有一定的參攷意義.
기우근린적방법시해량광보수거획취、자동처리화알굴중적일류중요방법,재응용중타문적주요문제시효솔교저,위차문중제출료기우서관계산적산렬근린법( SHNN).재SHNN중,수선사용PCA방법대광보수거진행정교변환,사수거안조각성분적산렬능력진행조직；연후재PCA공간중쾌속사조대식별광보적근린수거,재차과정중통과산렬사상쾌속약감수색공간,병용서관계산법고효지배제비근린광보수거,제고계산효솔.문중주요공헌시,제출료SHNN산법,병연구료해산법재항성광보、정상성계광보화류성체광보식별중적응용.SDSS광보실험연구표명,SHNN효솔제고약96％이상,속도제고26.45배이상.유우근린법적엄범괄용성,문중연구결과불부대항성광보、정상성계광보화류성체광보적식별연구유중요적삼고의의화일정적실용개치,역대항성대기삼량적고계화기우광보적홍이측량유일정적삼고의의.
