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基于深度学习的恒星低质量光谱的数据处理与分析 版权信息
- ISBN：9787560778907
- 条形码：9787560778907 ; 978-7-5607-7890-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于深度学习的恒星低质量光谱的数据处理与分析 内容简介
我国的郭守敬望远镜项目（The Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope，LAMOST）和国外的斯隆数字巡天（Sloan Digital Sky Survey，SDSS）等大规模巡天项目都可以从宇宙中观测到海量的恒星光谱。然而，在这些恒星光谱中存在着大量难于处理的低质量数据，其中存在着很多有价值的数据。因此，对恒星低质量光谱数据进行处理和分析具有重要意义。
基于深度学习的恒星低质量光谱的数据处理与分析 目录
第1章 基础理论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 创新点
1.5 各章内容简介
第2章 恒星低质量光谱的预处理
2.1 生成对抗网络GANs
2.2 基于生成对抗网络的Spectra-GANs设计
2.3 基于Spectra-GANs的降噪
2.4 基于CVAE的流量缺失修复
2.5 基于CVAE的拼接异常修复
2.6 本章小结
第3章 恒星低质量光谱的连续谱拟合
3.1 常用连续谱拟合方法
3.2 基于蒙特卡罗方法的连续谱拟合
3.3 本章小结
第4章 恒星低质量光谱中稀有恒星的搜寻
4.1 研究背景
4.2 基于PCA的通用特征光谱库构建
4.3 基于密度峰值的稀有恒星搜寻
……
展开全部
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