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| Automated separation of stars and normal galaxies based on statistical mixture modeling with RBF neural networks 期刊论文
CHINESE JOURNAL OF ASTRONOMY AND ASTROPHYSICS, 2003, 卷号: 3, 期号: 3, 页码: 277-286
作者: Qin, DM; Guo, P; Hu, ZY ; Zhao, YH
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Methods : Data Analysis Techniques : Spectroscopic Stars : General Galaxies : Stellar Content |
| 天体光谱自动处理及其软件系统实现 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2006
作者: 杨金福
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天体光谱 自动分类 覆盖算法 Svm Pca Nmf 系统设计 系统实现 软件测试 Celestial Object Spectrum Automated Classification Covering Algorithm Support Vector Machine Principal Component Analysis Non-negative Matrix Factorization System Design System Implementation Software Testing |
| 星系光谱的自动识别与分类技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2006
作者: 赵梅芳
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天体光谱 自动分类 径向基神经网络 动态衰减调节 Adaboost 特征融合 Celestial Object Spectra Automated Classification Radial Basis Function Neural Network Dynamic Decay Adjustment Adaboost Feature Fusion |
| 几个学习算法及其在星系光谱分类中的应用 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2006
作者: 李乡儒
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活动星系核 类星体 光谱自动分类 预处理 特征提取 对数波长 流量标准化 均值漂移 相关向量机 相融性度量 Active Galactic Nuclei(Agn) Spectra Automated Classification Quasar(Quasi-stellar Object Preprocessing Qso) Feature Extraction Log-wavelength Flux Standization Mean Shift Relevance Vector Machine (Rvm) Coherence Measure |
| 天体光谱信号的自动识别方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2003
作者: 覃冬梅
收藏 | 浏览/下载：126/0 | 提交时间：2015/09/02
天体光谱 自动识别 Pca Svms Smm-rbfnn Celestial Object Spectrum Automated Recognition Principal Component Analysis Support Vector Machines Statistical Mixture Modelin |
