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基于模糊大间隔最小球分类模型的恒星光谱离群数据挖掘方法
被引量：
8
1
作者
刘忠宝
赵文娟
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期1245-1248,共4页
由于人类对宇宙的认识有限,因此,如何通过对光谱数据分析发现一些新的、特殊的天体成为天文学家面临的重要课题。目前,常见特殊天体发现方法的基本思想是利用智能分类算法对离群数据进行分析。然而,当前主流分类算法大多对离群数据不敏...
由于人类对宇宙的认识有限,因此,如何通过对光谱数据分析发现一些新的、特殊的天体成为天文学家面临的重要课题。目前,常见特殊天体发现方法的基本思想是利用智能分类算法对离群数据进行分析。然而,当前主流分类算法大多对离群数据不敏感,分类性能甚至受离群点影响较大,因而无法完成特殊天体发现任务。鉴于此,提出基于模糊大间隔最小球分类模型的离群数据挖掘方法,该方法利用部分一般样本和离群样本建立最小球模型,并在此基础上引入模糊技术,通过降低噪声的权重,尽量减少噪声的影响。与C-SVM,SVDD,KNN等传统分类方法在SDSS恒星光谱数据集上的比较实验表明所提方法的有效性。
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关键词
恒星光谱
分类
模糊大间隔最小球
离群数据
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职称材料
题名
基于模糊大间隔最小球分类模型的恒星光谱离群数据挖掘方法
被引量：
8
1
作者
刘忠宝
赵文娟
机构
中北大学计算机与控制工程学院
山西大学商务学院信息学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期1245-1248,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61202311)
山西省高等学校科技创新项目(2014142)资助
文摘
由于人类对宇宙的认识有限,因此,如何通过对光谱数据分析发现一些新的、特殊的天体成为天文学家面临的重要课题。目前,常见特殊天体发现方法的基本思想是利用智能分类算法对离群数据进行分析。然而,当前主流分类算法大多对离群数据不敏感,分类性能甚至受离群点影响较大,因而无法完成特殊天体发现任务。鉴于此,提出基于模糊大间隔最小球分类模型的离群数据挖掘方法,该方法利用部分一般样本和离群样本建立最小球模型,并在此基础上引入模糊技术,通过降低噪声的权重,尽量减少噪声的影响。与C-SVM,SVDD,KNN等传统分类方法在SDSS恒星光谱数据集上的比较实验表明所提方法的有效性。
关键词
恒星光谱
分类
模糊大间隔最小球
离群数据
Keywords
Stellar spectrum
Classification
Fuzzy large margin and minimum ball
Spectra outlier data
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊大间隔最小球分类模型的恒星光谱离群数据挖掘方法
刘忠宝
赵文娟
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
8
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