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基于深度學習的恒星低質量光譜的數據處理與分析

包郵 基于深度學習的恒星低質量光譜的數據處理與分析

作者:吳明磊
出版社:山東大學出版社出版時間:2023-10-01
開本: 其他 頁數: 70
本類榜單:自然科學銷量榜
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基于深度學習的恒星低質量光譜的數據處理與分析 版權信息

  • ISBN:9787560778907
  • 條形碼:9787560778907 ; 978-7-5607-7890-7
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

基于深度學習的恒星低質量光譜的數據處理與分析 內容簡介

我國的郭守敬望遠鏡項目(The Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope,LAMOST)和國外的斯隆數字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)等大規模巡天項目都可以從宇宙中觀測到海量的恒星光譜。然而,在這些恒星光譜中存在著大量難于處理的低質量數據,其中存在著很多有價值的數據。因此,對恒星低質量光譜數據進行處理和分析具有重要意義。

基于深度學習的恒星低質量光譜的數據處理與分析 目錄

第1章 基礎理論 1.1 研究背景和意義 1.2 國內外研究現狀 1.3 主要研究內容 1.4 創新點 1.5 各章內容簡介 第2章 恒星低質量光譜的預處理 2.1 生成對抗網絡GANs 2.2 基于生成對抗網絡的Spectra-GANs設計 2.3 基于Spectra-GANs的降噪 2.4 基于CVAE的流量缺失修復 2.5 基于CVAE的拼接異常修復 2.6 本章小結 第3章 恒星低質量光譜的連續譜擬合 3.1 常用連續譜擬合方法 3.2 基于蒙特卡羅方法的連續譜擬合 3.3 本章小結 第4章 恒星低質量光譜中稀有恒星的搜尋 4.1 研究背景 4.2 基于PCA的通用特征光譜庫構建 4.3 基于密度峰值的稀有恒星搜尋 ……
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