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J-GLOBAL ID：201702245441052080   整理番号：17A0380328

Hadoopに基づく発光線をもつ恒星スペクトルのデータマイニング【Powered by NICT】

Data mining of stellar spectra with emission lines based on Hadoop

著者 (2件)： Guozhou Ge (School of Mechanical Electronic and Information Engineering, Shandong University, Weihai, China) ,  Jingchang Pan (School of Mechanical Electronic and Information Engineering, Shandong University, Weihai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IMCEC  ページ： 1511-1514  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大スカイエリアマルチオブジェクトファイバ分光望遠鏡(LAMOST)はSchmidt望遠鏡を反映した子午線である。各観測では,千スペクトルの十を生成する。LAMOST試験調査と最初の二年その規則的な調査,LMOSTデータ公開2(DR2)から得られたスペクトルは2014年12月におけるオンライン放出された。データセットは,四以上の百万スペクトルについて,星,銀河,クェーサー,及び他の未知の星を含んでいた。LAMOSTは激変星(CV)のようないくつかのまれな特殊星を探索する天文学者に対する有質量スペクトルを提供し,HerbigAe/Beは大きい科学的調査事業。これらの特別な星は常に発光線を含んでいた。発光線の存在は星は経験したまたは安定でない放出プロセスであることを示した。これら物体の探索は,星の進化を研究するための学者のための天文学に有用である。本論文では,発光線星の同定法,分散,並列計算大規模データ処理技術,Hadoopを研究した,発光線星(ELS)スペクトルはDR2スペクトルデータセットからスクリーニングした。マルチノードクラスタ並列データマイニング実験により,著者らはこれらのスペクトルからの発光線を用いた51092スペクトルを得た。Hadoopクラスタは恒星スペクトル効率の同定伝送線路を大幅に改善されており,本論文では,類似した大量のスペクトルデータ処理問題を解決する将来のための重要な基準値を提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： クェーサー ,  望遠鏡 ,  星の進化 ,  並列演算 ,  *データマイニング ,  天文学 ,  質量スペクトル ,  *スペクトル ,  *発光 ,  クラスタ
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  大規模データ ,  激変星 ,  *恒星スペクトル ,  *Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 星雲  (DB06000W) ,  宇宙線・天体物理観測技術  (DB01000N) ,  恒星  (DB05000P)

タイトルに関連する用語 (3件)： Hadoop ,  恒星スペクトル ,  データマイニング