LAMOST選星算法研究的開題報(bào)告

LAMOST選星算法研究的開題報(bào)告題目：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的LAMOST巨數(shù)據(jù)星選舉算法研究一、研究背景LAMOST是我國(guó)自主研制的大口徑和超長(zhǎng)視場(chǎng)的望遠(yuǎn)鏡，每夜可獲得約4000平方度的可見光譜觀測(cè)數(shù)據(jù)，是當(dāng)前國(guó)際上唯一一個(gè)能同時(shí)獲取大面積天空的光譜的天文觀測(cè)設(shè)備。然而，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，如何有效地挖掘數(shù)據(jù)成為了一個(gè)重要的問題。目前LAMOST的巨星選舉算法已用于光譜數(shù)據(jù)之中，但該算法的準(zhǔn)確性不夠高，需要優(yōu)化。二、研究?jī)?nèi)容本研究旨在利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，對(duì)LAMOST的巨星選舉算法進(jìn)行優(yōu)化，提高算法的準(zhǔn)確性和效率。具體研究?jī)?nèi)容包括：1.創(chuàng)新性的使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，對(duì)LAMOST巨星選舉算法進(jìn)行優(yōu)化。2.探索機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法對(duì)LAMOST星選舉算法的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)算法的高精度分析。3.實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的自主調(diào)試和自我優(yōu)化，提高算法的性能。4.對(duì)比和分析傳統(tǒng)的光譜分析手段和機(jī)器學(xué)習(xí)算法在LAMOST星選舉算法中的差異和優(yōu)劣性。三、研究意義本研究的意義在于利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法優(yōu)化LAMOST巨星選舉算法，提高巨星選舉的準(zhǔn)確性和效率，并且通過對(duì)比和分析傳統(tǒng)的光譜分析手段和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的差異和優(yōu)劣性，為未來的巨星選舉算法提供實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和借鑒意義。四、研究方法本研究采取機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，對(duì)巨星選舉算法進(jìn)行分析和優(yōu)化。具體分為以下三個(gè)部分：1.算法分析：對(duì)當(dāng)前的巨星選舉算法進(jìn)行深入分析和探討，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，為接下來的優(yōu)化提供依據(jù)。2.機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練：采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，對(duì)已知的巨星數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建巨星數(shù)據(jù)分類模型。3.實(shí)現(xiàn)算法優(yōu)化：根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)果，優(yōu)化巨星選舉算法，提高算法的準(zhǔn)確性和效率。五、研究計(jì)劃本研究計(jì)劃從2022年9月開始，共分為三個(gè)階段：1.算法分析和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)（6個(gè)月）：對(duì)當(dāng)前的巨星選舉算法進(jìn)行深入分析和探討，收集和整理巨星數(shù)據(jù)，準(zhǔn)備用于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集。2.機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和優(yōu)化（12個(gè)月）：采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法設(shè)計(jì)和構(gòu)建巨星數(shù)據(jù)分類模型，訓(xùn)練和優(yōu)化模型。3.算法實(shí)現(xiàn)和測(cè)試（6個(gè)月）：根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)果，實(shí)現(xiàn)巨星選舉算法的優(yōu)化，并進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估。六、預(yù)期成果1.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的LAMOST巨數(shù)據(jù)星選舉算法研究，形成優(yōu)化算法，并取得較好的效果。2.獲得大量模擬數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集，并相應(yīng)的巨星選舉結(jié)果。3.得出機(jī)器學(xué)習(xí)算法和傳統(tǒng)光譜分析手段的優(yōu)劣性分析結(jié)果，并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)在天文學(xué)中的應(yīng)用。4.發(fā)表相關(guān)學(xué)術(shù)論文，對(duì)本領(lǐng)域的相關(guān)研究具有一定的參考價(jià)值和借鑒意義。七、參考文獻(xiàn)1.楊俊毅，趙品秋.基于深度學(xué)習(xí)的LAMOST光譜分類[J].天文研究與技術(shù)，2021，18(3)：271~279.2.王景川，張海松，趙鑫，等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的LAMOST光譜分類研究[J].天文學(xué)報(bào)，2019，60(4)：041~056.3.王昱錆，韓潮幸，劉約波，等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的光譜分類[J].寧波工程學(xué)院學(xué)報(bào)，2019，31(3