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通过神经网络实现光谱的高效降维

文永鑫  
【摘要】:随着观测手段的改善与提升,世界各地的巡天项目每年都会释放海量的包含了丰富化学信息的恒星光谱数据,这对数据的分析,搜索等工作带来了极大的挑战。为了实现高效的光谱降维,我们搭建了无监督神经网络模型spec2vec,并利用来自LAMOST的观测光谱以及恒星大气程序MARCS的合成光谱来训练、测试该模型。与另一种降维模型AutoEncoder相比,spec2vec有着更高效的学习效率和更优秀的降维效果。

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