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ANN在天体光谱分类及恒星大气参数测量中的应用

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·引言第11-12页
   ·LAMOST项目简介第12页
   ·LAMOST的意义及科学目标第12页
   ·木文的研究背景第12-14页
   ·木文的工作介绍和篇章安排第14-16页
第2章 天体光谱分析第16-23页
   ·天体光谱第16-18页
   ·天体光谱分析方法及现状第18-20页
   ·天体光谱的分类第20-22页
   ·恒星大气参数的自动估计第22-23页
第3章 人工神经网络算法在天体光谱分类及参数测量的应用第23-38页
   ·人工神经网络算法简介第23-28页
   ·BP神经网络介绍第28-32页
     ·BP神经网络结构第28页
     ·BP神经网络的学习规则第28-30页
     ·BP神经网络的设计技巧第30-32页
     ·BP神经网络的不足和改进第32页
   ·径向基(RBF)函数网络第32-34页
     ·RBP的网络结构第32-33页
     ·RBP的学习过程第33-34页
   ·人工神经网络在天文学的应用第34-38页
第4章 实验及结果分析第38-62页
   ·实验准备第38-40页
     ·实验环境第38页
     ·数据格式—FITS文件第38页
     ·天体数据的主要降维方法第38-40页
   ·实验结果及分析第40-60页
     ·实验一第41-44页
     ·实验二第44-46页
     ·实验三第46-49页
     ·实验四第49-52页
     ·实验五第52-57页
     ·实验六第57-58页
     ·实验七第58-60页
   ·实验总结第60-62页
第5章 结论与展望第62-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
攻读学位期间发表的学术论文目录第68-69页
学位论文评阅及答辩情况表第69页

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