天体光谱数据挖掘与分析

1 (p1): 第1章 绪论
1 (p1-1): 1.1 天体光谱
2 (p1-1-1): 1.1.1 LAMOST光谱巡天
5 (p1-1-2): 1.1.2 SDSS光谱巡天
6 (p1-1-3): 1.1.3 光谱分析
7 (p1-2): 1.2 数据挖掘
7 (p1-2-1): 1.2.1 产生和定义
10 (p1-2-2): 1.2.2 任务与分类
12 (p1-2-3): 1.2.3 主要应用
14 (p1-3): 1.3 海量天体光谱数据挖掘
14 (p1-3-1): 1.3.1 分类
17 (p1-3-2): 1.3.2 聚类及离群分析
19 (p1-3-3): 1.3.3 关联规则
20 (p1-3-4): 1.3.4 恒星大气参数测量
20 (p1-3-5): 1.3.5 预处理方法
24 (p2): 第一篇 特殊、稀有天体的挖掘与分析
24 (p2-1): 第2章 基于模糊识别的双红移系统星系光谱搜寻与分析
25 (p2-1-1): 2.1 引言
27 (p2-1-2): 2.2 基于模糊识别的搜寻方法
27 (p2-1-2-1): 2.2.1 样本选择
28 (p2-1-2-2): 2.2.2 方法描述
35 (p2-1-3): 2.3 结果分析
35 (p2-1-3-1): 2.3.1 SDSS DR9和LAMOST DR1中的SGPs样本
39 (p2-1-3-2): 2.3.2 光谱与图像分析
48 (p2-1-3-3): 2.3.3 尘埃消光测量
51 (p2-1-4): 2.4 讨论
53 (p2-2): 第3章 稀有光谱检索的PU学习方法
54 (p2-2-1): 3.1 问题提出
56 (p2-2-2): 3.2 二部排序模型
57 (p2-2-2-1): 3.2.1 TopPush方法
58 (p2-2-2-2): 3.2.2 面向稀有光谱检索的BaggingTopPush方法
59 (p2-2-3): 3.3 实验设计
60 (p2-2-3-1): 3.3.1 样本选择
61 (p2-2-3-2): 3.3.2 实验设置
64 (p2-2-3-3): 3.3.3 评价指标
65 (p2-2-4): 3.4 结果分析
65 (p2-2-4-1): 3.4.1 排序效果
72 (p2-2-4-2): 3.4.2 排序效率
74 (p2-2-4-3): 3.4.3 参数敏感性
76 (p2-2-5): 3.5 讨论
78 (p2-3): 第4章 E＋A星系搜寻与分析
78 (p2-3-1): 4.1 问题提出
80 (p2-3-2): 4.2 E＋A星系光谱搜寻方法
80 (p2-3-2-1): 4.2.1 样本选择——LAMOST数据集
80 (p2-3-2-2): 4.2.2 搜寻方法
83 (p2-3-2-3): 4.2.3 近邻E＋A星系星表
87 (p2-3-3): 4.3 结果分析
87 (p2-3-3-1): 4.3.1 样本分布特征
90 (p2-3-3-2): 4.3.2 星族合成分析
92 (p2-3-3-3): 4.3.3 图像分析
95 (p2-3-4): 4.4 讨论
98 (p3): 第二篇 光谱分类及后处理方法
98 (p3-1): 第5章 基于贝叶斯支持向量机的光谱分类方法
98 (p3-1-1): 5.1 问题提出
100 (p3-1-2): 5.2 基于贝叶斯支持向量机的分类方法
100 (p3-1-2-1): 5.2.1 支持向量机
101 (p3-1-2-2): 5.2.2 贝叶斯推理
101 (p3-1-2-3): 5.2.3 马尔可夫链蒙特卡罗方法
102 (p3-1-2-4): 5.2.4 贝叶斯支持向量机
107 (p3-1-3): 5.3 实验分析
107 (p3-1-3-1): 5.3.1 样本选择
108 (p3-1-3-2): 5.3.2 预处理方法
112 (p3-1-3-3): 5.3.3 实验参数设置
113 (p3-1-3-4): 5.3.4 结果分析
116 (p3-1-4): 5.4 讨论
117 (p3-2): 第6章 基于分类模式树的恒星光谱自动分类方法
117 (p3-2-1): 6.1 问题提出
119 (p3-2-2): 6.2 恒星光谱分类模式树
120 (p3-2-3): 6.3 分类模式树构造方法
120 (p3-2-3-1): 6.3.1 算法思想
121 (p3-2-3-2): 6.3.2 算法描述
122 (p3-2-3-3): 6.3.3 算法分析
122 (p3-2-4): 6.4 分类规则提取及恒星光谱分类
123 (p3-2-5): 6.5 实验分析
127 (p3-2-6): 6.6…