基于SVM的食双星光变曲线自动分类算法

论文摘要

提出一种基于机器学习的食双星光变曲线自动分类算法。首先对数据进行预处理,将食双星光变曲线数据归一化,并通过滤波/插值降低噪声;其次使用快速傅里叶变换提取频率信号作为特征向量;最后利用特征向量训练支持向量机获得自动分类模型。使用Python实现算法并抓取CALEB和GCVS数据验证,分析特征向量、支持向量机核函数与惩罚系数对分类正确率的影响,优化后所得分类模型正确率达到92.8%(训练集)和89.0%(测试集),最后使用所得分类模型对第3方数据进行分类,正确率为88.8%,结果证明提出的分类算法的有效性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 袁慧宇,赵娟,戴海峰,杨远贵

关键词: 光变曲线自动分类,支持向量机,食双星

来源: 天文研究与技术 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 天文学

单位: 淮北师范大学信息学院,淮北师范大学

基金: 国家自然科学基金(11873003),安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2018161),安徽省高校自然科学项目(KJ2017B017)资助

分类号: P153

DOI: 10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20180904.002

页码: 187-193

总页数: 7

文件大小: 2194K

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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/83374e7230648260698b5d4e.html