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申请/专利权人：太原科技大学
申请日：2023-12-21
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118114191A
主分类号：G06F18/25
分类号：G06F18/25;G06F18/24;G06F18/27;G06F18/214;G06F18/213;G06N20/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明公开了一种基于集成回归的AmAp星并行化分类模型，所述的分类模型基于DCU系统架构开发，主要包括：a.恒星光谱去伪连续谱预处理模块；b.标准化光谱特定波段等值宽度特征提取模块；c.光谱特征集成回归并行训练模块，包括光谱特征分组、光谱特征交叉、光谱特征集成回归、光谱特征回归正负误差区间四个子模块；d.待测光谱并行分类模块。本发明具有以下优点：可以使用较少特征实现对AmAp恒星的有效分类；对低信噪比的AmAp恒星光谱数据有一定的区分能力；记录不同特征组合的回归值，可用于进一步探究AmAp恒星的等值宽度特征间的相关性信息。
主权项：1.一种基于集成回归的AmAp星并行化分类模型，其特征在于，基于DCU系统架构开发，包括恒星光谱去伪连续谱预处理模块、标准化光谱特定波段等值宽度特征提取模块、光谱特征集成回归并行训练模块和待测光谱并行分类模块；所述基于DCU系统架构开发，是指模型各环节存在的密集循环计算的部分，均基于DCU系统架构进行并行化处理，保证计算准确度的同时，提升模型的训练及应用时效；所述恒星光谱去伪连续谱预处理模块，用于对原始光谱数据按照光谱处理的要求，在保留光谱主要发射线与吸收线特征的前提下，去除光谱的伪连续谱，完成光谱数据的标准化处理与保存；所述标准化光谱特定波段等值宽度特征提取模块，结合给定的AmAp主要特征描述，对去掉伪连续谱的标准化光谱数据，完成全部所选波段的等值宽度特征提取与保存；所述光谱特征集成回归并行训练模块，通过并行化方式将完成特征提取的待训练数据进行回归建模，获取回归模型系数矩阵的同时，在考虑正负样本预测误差分布的前提下，分别得到正负模型的训练区间集合，用于最终的分类器构建；所述待测光谱并行分类模块，按照既定的集成分类策略，对完成特征提取的待分类光谱样本进行并行化分类，满足策略则判断为正样本，否则判断为负样本；最后，将各并行化输出的结果整合得到所有样本的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原科技大学 一种基于集成回归的Am/Ap星并行化分类模型
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