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J-GLOBAL ID：201402229108861699   整理番号：13A1667402

SDSS-DR8における激変型変数候補のためのデータマイニング

Data Mining for Cataclysmic Variables Candidates in SDSS-DR8

著者 (3件)： Jiang Bin (School of Mechanical, Electrical & Information Engineering, Shandong Univ. at Weihai, Weihai) ,  Pan Jingchang (School of Mechanical, Electrical & Information Engineering, Shandong Univ. at Weihai, Weihai) ,  Wang Wei (School of Mechanical, Electrical & Information Engineering, Shandong Univ. at Weihai, Weihai)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 33  号： 2  ページ： 464-467  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 激変型変数候補のための自動的で効率的手法を本論文で発表する。非線形の局所線形埋込型LLE法を,新たに発表されたSDSS-DR8分光に適用する。分光を,LLEによって次元縮小し,人工ニューラルネットワークによって分類する。大きく縮小された最終候補を手動で同定でき,6つの新しいCVs候補を実験において見出し,PCAとLLEの間の比較は,天文学データのデータマイニングにおける非線形手法の実現可能性を示す。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *データマイニング ,  天体観測 ,  ディジタル計測 ,  ニューラルネットワーク ,  実現可能性 ,  次元縮小 ,  スペクトロスコピー
準シソーラス用語： 人工ニューラルネットワーク ,  非線形 ,  分光

分類 (1件)： 分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (3件)： SDSS ,  変数 ,  データマイニング