摘要：提出一套适用于在海量光谱中快速发现激变变星的方法.针对SDSS发布的DR8数据,尝试流型学习方法在海量光谱数据挖掘中的应用.首先使用非线性局部线性嵌入方法(LLE)对海量光谱数据进行降维,然后使用人工神经网络对低维数据进行分类,最后对较少数量的候选体进行人工证认.实验共发现了6个新的激变变星候选体,并与传统的PCA方法进行了比较,验证了LLE方法在天文数据挖掘中的可行性.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/gpxygpfx201302039

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