数据挖掘技术在特殊天体发现中的应用研究

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数据挖掘技术在特殊天体发现中的应用研究

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毕业论文范文题目：数据挖掘技术在特殊天体发现中的应用研究，论文范文关键词：数据挖掘技术在特殊天体发现中的应用研究
数据挖掘技术在特殊天体发现中的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着LAMOST大型观测项目的开展,每个观测夜将获得上万条光谱。天体光谱蕴含着天体的重要信息,因此光谱分析在天体研究中占有重要地位。由于天文界对宇宙的认识还比较有限,LAMOST巡天计划的一个重要任务是要发现一些新的、特殊类型的天体,所以如何利用数据挖掘技术从海量天体光谱数据中发现未知的、特殊的天体及天体规律是非常值得研究和探索的。数据挖（文章此处忽略..）掘技术在众多领域中得到广泛的应用,运用数据挖掘技术可以实现相关性预测、分类、聚类、孤立点发现、时间序列分析等许多功能。许多针对高维数据的挖掘算法也正成为研究的热点,而光谱数据本身正是高维的,因此,面对海量的光谱数据,数据挖掘技术中的发现离群点的方法,可以为发现特殊天体提供很好的支持。按照LAMOST的科学目标,光谱数据可以分为粗分类和细分（本文此处忽略..）类两大部分。其中粗分类是指首先将天体光谱分成正常天体和发射线天体,然后将正常天体分成正常星系和恒星,发射线天体分成星暴星系和活动星系核。本文正是在粗分类后的得到的数据的基础上进行数据挖掘,来发现特殊天体。本文的主要工作有:(1)面对恒星光谱高维的特点,本文采用了PCA方法构造光谱的主分量,把光谱中的主要特征提取出来。采用主分量为轴,直接把样本点（此处忽略..）在主分量坐标轴上进行投影,可以得到二维平面上的样本特征点,大大降低了光谱数据的维数。(2)研究了密度聚类算法的基本知识、基本理论,分析了密度聚类算法的优缺点。针对本文是以发现特殊天体为目标,对DBSCAN密度聚类算法进行了改进,提出了以DBFO算法。此算法以最短成簇距离为基础,对所有对象按距离长短排序,最终以发现离群点为目的。(3)根据数据挖掘的一般（本文此处忽略..）步骤,从特殊天体挖掘的角度出发,构建了基于天体粗分类数据的特殊天体挖掘系统,并对挖掘流程、系统模块设计做了介绍;主要包括数据预处理,降维投影,聚类等模块;然后用Matlab来展示挖掘得到的特殊天体。最后对通过对实验结果的分析,对比DBFO算法和系统树方法聚类的优缺点。并通过实例展示了发现的特殊光谱和普通光谱的不同。

以上为本篇毕业论文范文数据挖掘技术在特殊天体发现中的应用研究的介绍部分。

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