基于深度学习的高维光谱分类识别研究

光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题，也是 LAMOST 巡天计划的一项重要任.务． 从 LAMOST 发布的海量天体光谱数据库中选取 F、G、K 3 种型星光谱数据，采用深度学习模.型进行分类识别研究和对比实验研究，解决原有方法对光谱分类可信度低的问题． 实验结果证.明: 对于 F、G、K 3 种型星的分类精确度问题，深度学习方法明显优于原有其他分类方法．