天文學專業論文提綱
天文學的研究對于我們的生活有很大的實際意義，對于人類的自然觀有很大的影響。古代的天文學家通過觀測太陽、月球和其他一些天體及天象，確定了時間、方向和歷法。這也是天體測量學的開端。下面是小編整理的天文學專業論文提綱，歡迎閱讀。
摘要：跟著年夜型光學千里鏡的精度和深度賡續進步，特殊是巡天千里鏡的成長，地理光學波段的數據急劇增長，成為摸索各類天體和地理景象的物理實質的強無力兵器。面臨地理學“數據雪崩”和“信息爆炸”時期的到來，為懂得決地理數據的龐雜性、非線性、海量性和多波段性等一系列成績，借助數據發掘技巧來摸索隱蔽在數據中的有效信息勢在必行。在此配景下，若何敏捷精確地從這些海量數據中發掘出所須要的信息，已成為地理學不雅測和數據處置的一個癥結成績，直接影響著地理學成長和研討過程。本文應用一些合適于地理數據特色的數據發掘技巧和辦法，重要是應用聚類算法對天體的主動分類和尋覓出特別天體的義務。任務重要包含以下三部門(1)基于主動聚類算法的恒星/星系分類主動聚類算法(AutoClass)是基于貝葉斯模子肯定最優種別的經典混雜模子的非監視聚類辦法。它對處置非線性和高維數據有很高的效力。運用AutoClass對SDSS巡天的恒星/星系停止主動分類，依據點源和展源的分歧特點表示，選擇應用了PSF(pointspread function，點分散函數)星等和模子星等在五個波段的差值作為輸出參數，并設置了適合的尺度，從而取得公道的分類成果，對恒星和星系的分類準確率分離到達了99。51%和98。52%，注解AutoClass算法對此類數據聚類有很好的效力。(2) SDSS巡天的恒星樣本摸索目標是摸索SDSS恒星樣本，找出個中的非恒星天體或特別天體，從而樹立一個純的`恒星樣本。我們對SDSS巡天中具有光譜不雅測的恒星的測光數據運用AutoClass停止聚類剖析，獲得991個離群天體。然后將這些離群數據在NED和SIMBAD中認證，關于已證認的，發明它們絕年夜多半屬于特別天體，精確率高達90。7%，而關于未證認的，愿望在更年夜口徑更高精度的千里鏡中證認，也許會發明一些風趣的天體或景象。(3)星系形狀分類星系是組成宇宙的構成單位，而形狀是它的根本特征。星系形狀的研討是懂得星系物理屬性的重要步調。這里依據地理學的義務將星系分紅早型星系和晚型星系兩類。運用SDSS巡天的星系測光數據，基于五個星等和四個色彩的多組參數，參考分歧的分類尺度，研討了將AutoClass和k一means兩種算法用于星系形狀的主動分類。研討成果注解豈論對AutoClass照樣k一means而言，發明基于色彩的分類后果顯著高于基于星等的后果;AutoClass和k一means的分類效力相當;與純真地基于單參數的星系分類比擬，主動化算法具有高效性、靈巧性、可以或許處置高維數據等長處。在數據日趨豐碩的時期，主動化聚類算法將愈來愈顯示出其優勝性。
中文摘要 4-6
英文摘要 6-7
1緒論 12-18
1.1引言 12
1.2數據挖掘的概念 12-14
1.3數據挖掘的主要內容 14-18
1.3.1數據挖掘的對象 14
1.3.2數據挖掘的分類 14-15
1.3.3數據挖掘的模式類型 15
1.3.4數據挖掘的方法 15-18
2聚類算法 18-26
2.1聚類的定義 18
2.2天文學中對聚類算法的要求 18
2.3聚類過程 18-19
2.4聚類算法的分類和原理 19-21
2.5聚類算法的應用 21-24
2.6聚類算法比較 24
2.7總結 24-26
3Sloan數字巡天和交叉證認工具 26-33
3.1Sloan數字巡天 26-31
3.1.1Sloan巡天計劃 26-27
3.1.2SDSS數據釋放 27-29
3.1.3SDSS觀測樣本 29-30
3.1.4SDSS的研究成果 30-31
3.2交叉證認工具 31-33
3.2.1SIMBAD天文數據庫 31-32
3.2.2NED河外星系數據庫 32
3.2.3TOPCAT交叉證認工具 32-33
4恒星/星系分類 33-39
4.1恒星/星系分類的意義 33
4.2自動聚類算法AutoClass 33-35
4.3AutoClass應用于恒星/星系分類 35-37
4.4結論 37-39
5用AutoClass探索SDSS恒星數據庫 39-49
5.1課題的意義 39
5.2恒星樣本和參數選擇 39-40
5.3結果和討論 40-48
5.3.1結果 40-47
5.3.2討論 47-48
5.4結論 48-49
6星系形態分類 49-62
6.1哈勃星系形態分類及其改進 49-51
6.1.1哈勃分類法 49-50
6.1.2deVaucouleurs分類法 50
6.1.3Yerkes分類法 50-51
6.1.4DDO分類法 51
6.2星系的演化 51
6.3星系形態分類標準 51-53
6.4SDSS星系樣本分析 53-56
6.4.1樣本的選擇 53-54
6.4.2星系的星等分布和顏色分布 54-56
6.5k-means算法 56-57
6.6星系形態的自動分類 57-60
6.7結論和討論 60-62
結論 62-64
參考文獻 64-69
后記 69-70
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