基于多尺度特征融合的恒星光譜分類方法

摘要： 近年來，隨著各大光譜巡天項目的陸續(xù)實(shí)施，觀測得到的天體光譜數(shù)據(jù)急劇增長。大型光譜巡天項目對光譜的自動分類和分析提出了更高的要求。采用多尺度特征融合模塊來獲取光譜在不同尺度上的光譜特征，結(jié)合CNN網(wǎng)絡(luò)在分類任務(wù)上的優(yōu)勢，提出了一種基于多尺度特征融合的恒星光譜分類模型(MSFnet),對恒星光譜進(jìn)行光譜型預(yù)測。主要包含多尺度特征融合模塊和一個含4個卷積層，2個最大池化層，1個全連接... （共5頁）