發(fā)布時間：2025-01-10 23:07

　　 LAMOST作為國家重大科學工程項目,目前在世界上對光譜的觀測、獲取率最高,為天文學的研究與發(fā)展提供大量的數(shù)據(jù)和信息資源.根據(jù)LAMOST發(fā)布的恒星光譜數(shù)據(jù)文件,從中提取出關于恒星光譜波長的數(shù)據(jù)信息,對數(shù)據(jù)進行噪聲剔除、數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)降維處理.利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法對數(shù)據(jù)進行分類處理,根據(jù)分類結果正確率來判斷BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的優(yōu)劣.但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡對測試集數(shù)據(jù)的測試效果并不代表對其他數(shù)據(jù)具有同樣的測試效果而且易產(chǎn)生過擬合,所以采用交叉驗證與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法, BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法可對多組不同的數(shù)據(jù)進行測試,得到多組測試結果并求得平均值,可得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型相對穩(wěn)定的測試結果并降低結果的隨機性.

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖3-510折交叉驗證過程示意圖

-31-低時為73.25%，較高時為78.3%；對于G類型，輸入層神經(jīng)元22個，輸出層神經(jīng)元5個，隱含層神經(jīng)元取值范圍為[6,15)，分類預測結果較低時為70.2%，較高時為74.8%；對于K類型，輸入層神經(jīng)元22個，輸出層4個，隱含層神經(jīng)元取值范圍[6,15)，分類預測結果較低....

本文編號：4025566