天文学专业论文提纲

2020-12-29 论文提纲

  天文学的研究对于我们的生活有很大的实际意义,对于人类的自然观有很大的影响。古代的天文学家通过观测太阳、月球和其他一些天体及天象,确定了时间、方向和历法。这也是天体测量学的开端。下面是小编整理的天文学专业论文提纲,欢迎阅读。

  摘要:跟着年夜型光学千里镜的精度和深度赓续进步,特殊是巡天千里镜的成长,地理光学波段的数据急剧增长,成为摸索各类天体和地理景象的物理实质的强无力兵器。面临地理学“数据雪崩”和“信息爆炸”时期的到来,为懂得决地理数据的庞杂性、非线性、海量性和多波段性等一系列成绩,借助数据发掘技巧来摸索隐蔽在数据中的有效信息势在必行。在此配景下,若何敏捷精确地从这些海量数据中发掘出所须要的信息,已成为地理学不雅测和数据处置的一个症结成绩,直接影响着地理学成长和研讨过程。本文应用一些合适于地理数据特色的数据发掘技巧和办法,重要是应用聚类算法对天体的主动分类和寻觅出特别天体的义务。任务重要包含以下三部门(1)基于主动聚类算法的恒星/星系分类主动聚类算法(AutoClass)是基于贝叶斯模子肯定最优种别的经典混杂模子的非监视聚类办法。它对处置非线性和高维数据有很高的效力。运用AutoClass对SDSS巡天的恒星/星系停止主动分类,依据点源和展源的分歧特点表示,选择应用了PSF(pointspread function,点分散函数)星等和模子星等在五个波段的差值作为输出参数,并设置了适合的尺度,从而取得公道的分类成果,对恒星和星系的分类准确率分离到达了99。51%和98。52%,注解AutoClass算法对此类数据聚类有很好的`效力。(2) SDSS巡天的恒星样本摸索目标是摸索SDSS恒星样本,找出个中的非恒星天体或特别天体,从而树立一个纯的恒星样本。我们对SDSS巡天中具有光谱不雅测的恒星的测光数据运用AutoClass停止聚类剖析,获得991个离群天体。然后将这些离群数据在NED和SIMBAD中认证,关于已证认的,发明它们绝年夜多半属于特别天体,精确率高达90。7%,而关于未证认的,愿望在更年夜口径更高精度的千里镜中证认,也许会发明一些风趣的天体或景象。(3)星系形状分类星系是组成宇宙的构成单位,而形状是它的根本特征。星系形状的研讨是懂得星系物理属性的重要步调。这里依据地理学的义务将星系分红早型星系和晚型星系两类。运用SDSS巡天的星系测光数据,基于五个星等和四个色彩的多组参数,参考分歧的分类尺度,研讨了将AutoClass和k一means两种算法用于星系形状的主动分类。研讨成果注解岂论对AutoClass照样k一means而言,发明基于色彩的分类后果显著高于基于星等的后果;AutoClass和k一means的分类效力相当;与纯真地基于单参数的星系分类比拟,主动化算法具有高效性、灵巧性、可以或许处置高维数据等长处。在数据日趋丰硕的时期,主动化聚类算法将愈来愈显示出其优胜性。

  中文摘要 4-6

  英文摘要 6-7

  1绪论 12-18

  1.1引言 12

  1.2数据挖掘的概念 12-14

  1.3数据挖掘的主要内容 14-18

  1.3.1数据挖掘的对象 14

  1.3.2数据挖掘的分类 14-15

  1.3.3数据挖掘的模式类型 15

  1.3.4数据挖掘的方法 15-18

  2聚类算法 18-26

  2.1聚类的定义 18

  2.2天文学中对聚类算法的要求 18

  2.3聚类过程 18-19

  2.4聚类算法的分类和原理 19-21

  2.5聚类算法的应用 21-24

  2.6聚类算法比较 24

  2.7总结 24-26

  3Sloan数字巡天和交叉证认工具 26-33

  3.1Sloan数字巡天 26-31

  3.1.1Sloan巡天计划 26-27

  3.1.2SDSS数据释放 27-29

  3.1.3SDSS观测样本 29-30

  3.1.4SDSS的研究成果 30-31

  3.2交叉证认工具 31-33

  3.2.1SIMBAD天文数据库 31-32

  3.2.2NED河外星系数据库 32

  3.2.3TOPCAT交叉证认工具 32-33

  4恒星/星系分类 33-39

  4.1恒星/星系分类的意义 33

  4.2自动聚类算法AutoClass 33-35

  4.3AutoClass应用于恒星/星系分类 35-37

  4.4结论 37-39

  5用AutoClass探索SDSS恒星数据库 39-49

  5.1课题的意义 39

  5.2恒星样本和参数选择 39-40

  5.3结果和讨论 40-48

  5.3.1结果 40-47

  5.3.2讨论 47-48

  5.4结论 48-49

  6星系形态分类 49-62

  6.1哈勃星系形态分类及其改进 49-51

  6.1.1哈勃分类法 49-50

  6.1.2deVaucouleurs分类法 50

  6.1.3Yerkes分类法 50-51

  6.1.4DDO分类法 51

  6.2星系的演化 51

  6.3星系形态分类标准 51-53

  6.4SDSS星系样本分析 53-56

  6.4.1样本的选择 53-54

  6.4.2星系的星等分布和颜色分布 54-56

  6.5k-means算法 56-57

  6.6星系形态的自动分类 57-60

  6.7结论和讨论 60-62

  结论 62-64

  参考文献 64-69

  后记 69-70

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