作者单位
摘要
1 齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院, 黑龙江 齐齐哈尔 161006
2 梧州学院大数据与软件工程学院, 广西 梧州 543002
天文光谱线指数数据能够较好地保留着恒星的物理特征信息, 为此借助线指数特征数据构建多参数模型, 有利于更好地回归分析数据的共变关系及谱线的内在规律。 世界上光谱获取率最高的施密特天文望远镜LAMOST发布的观测光谱都已经过标记, 利用天文可视化工具分析这些标记的恒星光谱线指数会产生预测因子自相关, 多元线性回归时因变量存在共线性, 导致方差较大、得到最小二乘回归系数不稳定, 虽不影响使用回归的有效性, 但较难从回归方程中得到独立预测因子的评估系数。 利用LAMOST巡天光谱数据中A型恒星Lick线指数为数据源, 选取有效温度Teff为7 000~8 500 K, 取信噪比大于50的光谱特征值实现回归分析恒星参数Teff值, 经箱线图呈现DR5星表中, A型光谱86 097条具备Teff值大样本光谱数据的整体分布, 统计分析26种线指数的特征值后, 选取分布相似且带宽为12 的kp12, halpha12和hgamma12字段, 减少解释线指数变量的数目, 优化冗余变量方差膨胀因子(VIF)系数。 实验选取两两变量间观测数据集, 局部拟合回归散点、 同样的数据源使用散点图的总体轮廓生成高密度散点图, 利用色差透明性突出显示数据密集区域。 结果表明多元线性回归和岭回归算法都能从低分辨率光谱中确定A型恒星的有效温度, 但经过共线性数据分析有偏估计实验, 使用岭回归分析寻找最佳模型, 能更准确地确定恒星有效温度, 进而得到预测A型恒星有效温度及谱线回归特性。
恒星光谱 岭回归 线性模型 Lick线指数 Stellar spectra LAMOST LAMOST (Large sky area multi-object fiber spectros Ridge regression Linear model Lick line index 
光谱学与光谱分析
2019, 39(8): 2624
作者单位
摘要
1 哈尔滨工程大学理学院, 纤维集成光学教育部重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150001
2 齐齐哈尔大学机电工程学院, 黑龙江 齐齐哈尔 161006
3 中国科学院光学天文重点实验室(国家天文台), 北京 100012
随着天文大数据不断积累, 我国大天区多目标光纤光谱望远镜LAMOST已完成6年的大规模巡天观测, 获得DR5数据集已达到900多万条光谱, 其中含有观测比例较低的早型恒星光谱, 具备重要的研究价值。 利用准确的恒星分类模板库可提升恒星的分类精度与可靠性, 由于LAMOST第一年的巡天光谱中并没有完整覆盖B型恒星包含的所有子类型, 造成后续观测数据分类的子类型范围受限。 依据LAMOST已发布DR5数据中B型恒星光谱为研究对象, 选取ELODIE发布的B型恒星实测光谱模板库来检测LAMOST在用的分类光谱。 首先完成ELODIE发布37条B型光谱模板的相关性分析, 去掉相关性弱的三条光谱后, 筛选出ELODIE 34条B型恒星实测模板作为中心, 通过计算LAMOST DR5发布的绝大多数被标记为B6型(7 662条)和B9型(3 969条)实测光谱的马氏距离, 经有监督聚类LAMOST早型恒星光谱数据, 标记13个子类型在涵盖B2—B9子类的34条ELODIE光谱模板中的分布。 经线性分析判别每条谱线子类型的类内距离, 确保波长覆盖范围和分辨率与LAMOST数据完全一致, 去掉距离数值偏差较大的数据, 计算相应子类的平均谱线, 得到LAMOST源于DR5观测数据早型B型恒星的13条子类型光谱分类模板, 为后期完善模板提供较好的参考性。
马氏距离 早型恒星 光谱模板 Mahalanobis distance Early-type stellar Spectrum template LAMOST LAMOST (large sky area multi-object fiber spectros ELODIE ELODIE 
光谱学与光谱分析
2019, 39(5): 1618
作者单位
摘要
1 哈尔滨工程大学理学院, 纤维集成光学教育部重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150001
2 齐齐哈尔大学机电工程学院, 黑龙江 齐齐哈尔 161006
3 中国科学院光学天文重点实验室(国家天文台), 北京 100012
随着获取和收集天文光谱大数据能力的与日俱增, 合理利用计算科学技术正确地分析海量光谱的处理方法及结果统计。 前述工作采用了欧氏距离分析判别LAMOST实测光谱与模板之间相似度的研究, 研究恒星分类准确性取决于高质量的模板光谱, 选取LAMOST光谱在用的分类软件中183个恒星模板光谱, 分别利用欧氏距离和马氏距离方法得出A, F, G, K和M型恒星模板间的均值和最大值, 完成每条谱线相互之间的相关性分析, 找出相对距离较大的模板及形成原因。 相似度度量可视化实验数据结果表明模板之间具有一定的区分度, 通过马氏距离分析模板间相似性能更进一步辨识出相近模板之间的细微差别, 具备较优良的判别效果, 证实了LAMOST现有分类的各模板间距离较均匀, 且分类结果较为准确。 该研究可进一步优化在用光谱分类模板, 提升LAMOST恒星分类模板库的精确度和可信度。
相似性度量 欧氏距离 马氏距离 恒星光谱模板 Similarity measurement Euclidean distance Mahalanobis distance Stellar spectrum template LAMOST LAMOST (large sky area multi-object fiber spectros 
光谱学与光谱分析
2018, 38(6): 1922
作者单位
摘要
1 哈尔滨工程大学理学院, 纤维集成光学教育部重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150006
2 齐齐哈尔大学, 黑龙江 齐齐哈尔 161006
3 中国科学院光学天文重点实验室(国家天文台), 北京 100012
随着天文大数据时代计算科学的蓬勃发展, 我国具备自主知识产权的国际天文界口径最大、 光谱获取率最高的大视场望远镜LAMOST, 已率先在国际上开拓并实现了同时观测几千个天体光谱的大规模巡天工作。 自2011年巡天至2015年6月所获得的DR3光谱数据集目前已获取世界上最大的恒星参数星表。 针对LAMOST第三期发布FGK恒星光谱的流量定标等相关数据, 利用Kurucz模板光谱对应的参数空间划分网格, 基于开源高效的数据处理R语言程序软件平台, 设计了有监督的聚类中心, 便于验证其理论参数网格的差异。 处理LAMOST实测光谱经归一化后, 选择距离量直接描述属性, 采用欧氏距离分析判别光谱之间的相似度, 选取相应的属性向量构造函数判断观测光谱和理论光谱差别的量级。 实验表明: 比对LAMOST实测FGK型恒星光谱数据与Kurucz理论模板库数据一致性以及参数测量的准确性, 结果显示相同参数的光谱间特征谱线具有较好的一致性, 从而得出LAMOST光谱测量物理参数质量较高, 具备极好的可靠性, 为后续恒星大气模型的改进提供相应的论证依据。
聚类分析 Kurucz模型光谱 距离度量 Cluster analysis Kurucz model spectra Distance measurement LAMOST LAMOST (large sky area multi-object fiber spectros 
光谱学与光谱分析
2017, 37(6): 1951

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