约束概念格及其构造方法

概念格是一种有效的数据分析和知识提取的形式化工具.然而,随着要处理的数据量的剧增,基于原始形式背景构造出的概念格结点数目庞大,占用大的存储空间,同时概念格结点中一些属性集形成的内涵,用户并不都感兴趣,因而从中提取用户需求知识费时.为了降低概念格构造的时空复杂性,增强实用性和针对性,首先采用谓词逻辑描述用户感兴趣的背景知识,并将背景知识引入到概念格结构中,提出了一种新的概念格:约束概念格.在此基础上,提出了基于背景知识的约束概念格构造算法CCLA.理论分析表明,该算法能有效地减少概念格的存储空间和建格时间.最后,采用恒星天体光谱数据作为形式背景,实验验证了该算法的有效性.

流形判别分析和支持向量机的恒星光谱数据自动分类方法

尽管经典的分类方法支持向量机SVM在天文学领域广泛应用,但其只考虑类间的绝对间隔而忽略类内的分布性状,因而分类性能有待于进一步提升。鉴于此,提出一种新颖的基于流形判别分析和支持向量机的恒星光谱数据自动分类方法。该方法引入流形判别分析的两个重要概念:基于流形的类内离散度MW和基于流形的类间离散度MB。所提方法找到的分类面同时保证MW最小且MB最大。可建立相应最优化问题,然后将原最优化问题转化为QP对偶形式求得支持向量和判别函数,最后利用判别函数判断测试样本的类属。该方法的最大优势在于进行分类决策时,不仅考虑样本的类间信息和分布特征,而且还保持了各类的局部流形结构。SDSS恒星光谱数据上的比较实验表明该方法的有效性。

基于流形模糊双支持向量机的恒星光谱分类方法

支持向量机(support vector machine,SVM)具有良好的学习性能和泛化能力,因而被广泛应用于恒星光谱分类中。然而实际应用面临的数据规模往往很大,SVM便暴露出计算量大、分类速度慢等问题。为了解决上述问题,Jayadeva等提出双支持向量机(twin support vector machine,TWSVM),将计算时间减少至SVM的1/4。然后上述方法仅关注数据的全局特征,对每类数据的局部特征并未关注。鉴于此,提出基于流形模糊双支持向量机(manifold fuzzy twin support vector machine,MF-TSVM)的恒星光谱分类方法。利用流形判别分析获得数据的全局特征和局部特征,模糊隶属度函数的引入将各类数据区别对待,尽可能减少噪声点和奇异点对分类结果的影响。与C-SVM,KNN等传统分类方法在SDSS恒星光谱数据集上的比较实验表明了该方法的有效性。

一种基于集合运算的分类规则处理方法

通过分析分类规则与训练集之间的映射关系,采用集合的相关运算寻找特征规则及相应特征集,从而消除分类规则集中存在的冗余,并在此基础上提出了基于集合运算的分类规则处理算法(PASO)。最后,以恒星光谱数据为背景,实验验证了该方法的正确性和可行性。

基于卷积神经网络的恒星光谱自动分类方法

恒星光谱自动分类是研究恒星光谱的基础内容,快速、准确自动识别、分类恒星光谱可提高搜寻特殊天体速度,对天文学研究有重大意义。目前我国大型巡天项目LAMOST每年发布数百万条光谱数据,对海量恒星光谱进行快速、准确自动识别与分类研究已成为天文学大数据分析与处理领域的研究热点之一。针对恒星光谱自动分类问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的K和F型恒星光谱分类方法,并与支持向量机(SVM)、误差反向传播算法(BP)对比,采用交叉验证方法验证分类器性能。与传统方法相比CNN具有权值共享,减少模型学习参数;可直接对训练数据自动进行特征提取等优点。实验采用Tensorflow深度学习框架, Python3.5编程环境。K和F恒星光谱数据集采用国家天文台提供的LAMOST DR3数据。截取每条光谱波长范围为3 500～7 500Å部分,对光谱均匀采样生成数据集样本,采用min-max归一化方法对数据集样本进行归一化处理。CNN结构包括:输入层,卷积层C1,池化层S1,卷积层C2,池化层S2,卷积层C3,池化层S3,全连接层,输出层。输入层为一批K和F型恒星光谱相同的3 700个波长点处流量值。C1层设有10个大小为1×3步长为1的卷积核。S1层采用最大池化方法,采样窗口大小为1×2,无重叠采样,生成10张特征图,与C1层特征图数量相同,大小为C1层特征图的二分之一。C2层设有20个大小为1×2步长为1的卷积核,输出20张特征图。S2层对C2层20张特征图下采样输出20张特征图。C3层设有30个大小为1×3步长为1的卷积核,输出30张特征图。S3层对C3层30张特征图下采样输出30张特征图。全连接层神经元个数设置为50,每个神经元都与S3层的所有神经元连接。输出层神经元个数设置为2,输出分类结果。卷积层激活函数采用ReLU函数,输出层激活函数采用softmax函数。对比算法SVM类型为C-SVC,核函数采用径向基函数, BP算法设有3个隐藏层,每个隐藏层设有20, 40和20个神经元。数据集分为训练数据和测试数据,将训练数据的40%, 60%, 80%和100%作为5个训练集,测试数据作为测试集。分别将5个训练集放入模型中训练,共迭代8 000次,每次训练好的模型用测试集进行验证。对比实验采用100%的训练数据作为训练集,测试数据作为测试集。采用精确率、召回率、 F-score、准确率四个评价指标评价模型性能,对实验结果进行详细分析。分析结果表明CNN算法可对K和F型恒星光谱快速自动分类和筛选,训练集数据量越大,模型泛化能力越强,分类准确率越高。对比实验结果表明采用CNN算法对K和F型恒星光谱自动分类较传统机器学习SVM和BP算法自动分类准确率更高。