抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本研究は,恒星スペクトルを解析するためにファジークラスタ分析(FCA)を適用する最初の試みを提示する。FCAを採用して,LAMOST低解像度スペクトルから測定した線指数を分類し,最小金属性感受性指数を自動的に除去した。次に,FCA処理指数を人工ニューラルネットワーク(ANN)に移し,高分解能分光法によって分析した147の非常に金属の少ない(VMP)星の金属性を導いた。FCA-ANN法は,高分解能解析と比較して0.2デックスの精度で,VMP星に対するロバスト金属性を導くことができた。この試験に対する推奨FCA閾値λは0.9965と0.9975の間であった。FCAを通して線指数の次元を縮小した後に,導出した金属性は,精度の損失なしで,まだロバストであり,そして,FCA-ANN法は,[Fe/H]から,-1.8から-3.5までの異なるスペクトル品質に対して,安定して実行した。従来の分類法と比較して,FCAは,データのグループ化と非連続性における曖昧さを考慮し,従って,観測データ分析に適している。この初期試験は,低解像度スペクトルを分析するためにFCAを使用し,金属性を導くためにANN法への入力を送り込むが,FCAは,大きなデータ時代において,スリットレス分光法とマルチバンド測光を分析でき,また,他の研究,例えば,恒星分類,特殊物体の識別のための恒星物理学の分野において,ANNに限定されない方法のための入力を準備するべきである。文献収集高分解能試料は,パイプラインの改善を助け,恒星金属性を導き,三つの公表LAMOSTカタログに対するVMP星の金属性における系統的オフセットを議論した。【JST・京大機械翻訳】
