贺艳婷,周嘉炜,杨雨晴,贾凯雪,唐文龙,杨海峰

• 1:太原科技大学计算机科学与技术学院

摘要(Abstract)：

恒星光谱弱特征识别是LAMOST光谱数据分析的重要研究内容，能够为恒星光谱分类提供重要科学依据。目前，针对恒星光谱数据进行特征识别的方法较多，但是缺乏对某种特定特征谱线进行精确提取的算法。针对LAMOST低分辨光谱数据中Hα弱发射线轮廓形态多样问题，提出了一种基于置信度的Hα弱发射线识别方法。首先，基于Hα弱发射线轮廓形态特征给出Hα弱发射线的置信度的度量方法。利用Hα发射线波长区间内峰值与发射线的偏移量建立距离置信度模型，根据高斯轮廓所含像素点个数建立高斯轮廓副信息模型，通过计算峰值左右波形的差异建立对称性评估模型，结合三个模型给出最终的Hα弱发射线的置信度，并基于此置信度进行第一轮筛选。为了提高精度，提出了借助其它发射线的特征给出了基于二分类的Hα发射线筛选策略。通过考察Hβ、NII、OIII以及SII发射线的特征，基于辅助信息的决策树进行第二轮筛选，进一步提高筛选的精度。实验结果表明：提出的Hα弱发射线的特征度量方法的准确度高达90%,并且速度较快，平均每1k数据耗时仅三十多秒。

关键词(KeyWords)： 决策树;二元分类;置信度;弱发射线;LAMOST光谱数据

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(U1931209);; 大学生创新训练项目(XJ2020092)

作者(Author): 贺艳婷,周嘉炜,杨雨晴,贾凯雪,唐文龙,杨海峰

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