基于DBN,SVM和BP神经网络的光谱分类比较

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摘要：恒星的分类对了解恒星和星系形成与演化历史具有重要的研究价值。面对大型巡天计划及由此产生的海量数据,如何迅速准确地将天体自动分类显得尤为重要。通过对SDSS DR9的恒星光谱数据进行深度置信神经网络(DBN)、神经网络和支持向量机(SVM)等算法分类的对比,分析三种自动光谱分类方法在恒星分类上的适用性。首先利用上述三种方法对K,F恒星进行识别分类,然后再分别对 K1,K3和 K5次型和F2,F5,F9次型识别,最后基于SVM支持向量机的二次分类模型,利用K次型的数据,构建剔除不属于K次型的模型。结果表明：深度置信网络对K,F型恒星分类效果较好,但是对K,F次型的分类效果不佳；SVM支持向量机在K,F型恒星分类以及相应的次型分类都具有较好的识别率,对K,F型分类效果要好于K,F次型的分类效果；BP神经网络对K,F型恒星以及其次型的识别一般；在剔除不属于 K 次型实验中,剔除率高达100%,可知 SVM能够对未知的光谱数据进行筛选与分类。

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/gpxygpfx201610040

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关键词：BP神经网络 神经网络 SVM 神经网 wanfangdata 深度置信网络 BP神经网络 SVM支持向量机 光谱自动