基于支持向量机算法的矮星系分类研究

作者：杨舟凡; 杨尧文; 蒋双如

来源：现代信息科技, 2020, 4(15): 101-103.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.15.031

• 天文图像
• 卷积神经网络
• 一类支持向量机

矮星系是一类特殊的星系,其对于研究早期宇宙以及恒星系的形成和演化过程十分重要。但是目前人类所能观察到的矮星系有限,如何从巡天项目获取的海量图像中识别出矮星系是研究的热点问题。文章意在通过人工智能的方法将矮星系与非矮星系图像进行分类,解决矮星系识别问题,提出卷积神经网络和一类支持向量机两种方法。经过实验,一类支持向量机分类的准确率更高。

• 单位
  山东大学(威海)