Automated Separation os Stars and Normal Galaxies Based on Statistical Mixture Modeling with RBF Neural Net—works     

Dong-MeiQin PingGuo Yong-HengZhao 《中国天文和天体物理学报》2003,3(3):277-286

For LAMOST,the largest sky survey program in China,the solution of the problem of automatic discrimination of stars from galaxies by spectra has shown that the results of the PSF test can be significantly refined.However,the problem is made worse when the redshifts of galaxies are not available.We present a new automatic method of star/(normal)galaxy separation,which is based on Statistical Mixture Modeling with Radial Basis Function Neural netrworks(SMM-RBFNN).This work is a continuation of our previous one,where active and non-active celestial objects were successfully segregated.By combining the method in this paper and the previous one,stars can now be effectively separated from galaxies and AGNs by their spectra-a major goal of LAMOST,and an indispensable step in any automatic spectrum classification system.In our work,the training set includes standard stellar spectra from Jacoby‘s spectrum library and simulated galaxy spectra of EO,SO,Sa,Sb types with redshift ranging from 0 to 1.2,and the test set of stellar spectra from Pickles‘atlas and SDSS spectra of normal galaxies with SNR of 13.Experiments show that our SMM-RBFNN is more efficient in both the training and testing stages than the BPNN(back propagation neural networks),and more importantly,it can achieve a good classification accuracy of 99.22% and 96.52%,respectively for stars and normal galaxies.  相似文献   

人工神经网络的基准地价评估方法研究   总被引：12，自引：0，他引：12  

刘耀林  焦利民 《地球信息科学学报》2002,4(4):1-6

探讨了人工神经网络应用于基准地价评估的可行性 ,针对基准地价评估提出了相应的人工神经网络模型和算法改进措施 ,以及在采用神经网络的前提下 ,进行土地定级与基准地价评估的新思路。实例表明 ,人工神经网络方法具有客观、准确、通用等优点。  相似文献   

APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK IN COMPLEX SYSTEMS OF RFGIONAL SUSTAINABLE DEVELOPMENT     

SHIChun PhilipJAMES GUOZhong-yang 《中国地理科学(英文版)》2004,14(1):1-8

Meeting the challenge of sustainable development requires substantial advances in understanding the interaction of natural and human systems. The dynamics of regional sustainable development could be addressed in the context of complex system thinking. Three features of complex systems are that they are uncertain, non-linear and self-organizing. Modeling regional development requires a consideration of these features. This paper discusses the feasibility of using the artificial neural networt(ANN) to establish an adjustment prediction model for the complex systems of sustainable development (CSSD). Shanghai Municipality was selected as the research area to set up the model, from which reliable prediction data were produced in order to help regional development planning. A new approach, which could help to manage regional sustainable development, is then explored.  相似文献   

基于支持向量机的水资源预测模型     

潘长森  王小亭  梁晓龙 《成都信息工程学院学报》2015,30(2)

水资源信息的预测可以为水资源的合理调配、管理和规划提供依据,为提高拟合和预测精度,建立基于支持向量机的水资源信息预测模型,采用捕鱼算法对其参数优化,并应用于地下水水位预测的实例分析,且拟合及预测精度均较高,与神经网络模型方法所取得的结果进行比较,能取得更好效果,表明将回归支持向量机用于水资源信息的拟合、预测是可行的.  相似文献   

带调控器人工神经网络的软土路基沉降预测   总被引：1，自引：1，他引：0  

尹珺  邵黎霞  樊琨 《测绘通报》2007,(9):17-19,22

基于人工神经网络具有较强的非线性映射能力和学习能力,提出基于人工神经网络的高速公路路基沉降预测新方法。建立带反馈调控器的动态BP模型,用调控器进行函数调控;算例表明,该方法可以根据较短预压期的沉降观测资料实现高精度的后期沉降预测,使得及时预报预压时间和预测工后沉降量成为可能。所建立的模型预测精度高、简便易行,具有一定的工程实用价值。  相似文献   

基于差分进化-人工神经网络的沉积河谷地震动放大效应预测模型          下载免费PDF全文

孟思博  赵嘉玮  刘中宪 《地震学报》2022,44(1):170-181

探讨了基于差分进化-人工神经网络构建沉积河谷地震响应代理模型的可行性。首先建立沉积河谷对地震波散射的求解方法,以半圆形、V形沉积河谷为例,以入射波条件、沉积内外介质属性、场地形状为特征参数,以沉积河谷地震动放大系数为预测目标参数,构建数据集;其次,建立沉积河谷地震动放大效应人工神经网络、差分进化-人工神经网络算法预测模型,对比两种算法计算精度和稳定性,并进行了特征参数敏感性分析。结果表明:人工神经网络能较好地预测沉积河谷地震动放大效应,使差分进化-人工神经网络预测模型的精度和稳定性显著提高;入射波频率是影响沉积河谷地震动放大系数的主要原因,沉积内外介质密度比的影响较小。本研究结论可对地震作用下更为复杂的局部场地效应预测和评估提供参考。   相似文献   

基于人工神经网络模型的福建南平市滑坡危险性评价     

陈水满  赵辉龙  许震  谢伟  刘亮  李全悦 《中国地质灾害与防治学报》2022,33(2):133-140

滑坡灾害持续影响着人民生命财产安全和地区社会经济可持续发展,滑坡危险性评价能够为防灾减灾和区域规划提供有效的理论依据。以福建省南平市为研究区,区内1711个历史滑坡灾害点,选择高程、坡度、坡向、曲率、地质岩性、土壤类型、降雨、水系、土地利用类型、公路和铁路共11个影响因子构成基本评价体系。使用Spearman相关系数对各因子进行共线性分析。基于1711个滑坡样本和1711个随机选取的非滑坡样本数据,利用人工神经网络模型对研究区进行了滑坡危险性评价,并利用混淆矩阵和接收者操作特征曲线（ROC）对模型进行验证。结果表明:混淆矩阵精度84.91%,ROC曲线下面积AUC值0.93,说明模型具有较高精度和预测率。使用自然间断法将滑坡危险性分为5个等级,结果表明研究区内危险性最高地区位于延平区和浦城县,顺昌县和松溪县次之,其余地区多为低危险区和较低危险区。研究结果可为当地区域规划和防灾减灾工程提供一定的理论依据和科学指导。  相似文献   

多阈值和神经网络卫星云图云系自动分割试验   总被引：18，自引：2，他引：18  

师春香吴蓉璋  项续康 《应用气象学报》2001,12(1):70-78

卫星云图自动分割是实现卫星云图云系自动识别的基础.选用1992~1994年和1997~1998年夏季有典型天气系统的177幅GMS红外云图建立了云系模型库, 云系分类样本3079个, 包含16类云系, 云系分割样本2764个.利用云系分割样本集进行神经网络试验, 训练集为从32幅云图中抽取的484个样本, 测试集为从145幅云图中抽取的2280个样本, 神经网络模型训练正确率达到98.8%, 测试正确率为86.4%.用1997年7月18~21日和1998年6月15~17日的两组卫星云图做自动分割应用试验, 结果经专家判识, 正确率达到90%以上.本文的工作表明:用多阈值和人工神经网络相结合方法对卫星云图进行云分割在实际应用中是可行的. 卫星云图自动分割系统的输入是GMS红外云图, 输出是分割出的每一个云区, 同时还包括云区的边界链码、起始点、周长、面积, 并保留了原始图像数据.在下一步的云系识别过程中, 可以在此基础上进行云系分类识别试验.  相似文献   

使用人工神经网络判断未来我国地震形势   总被引：4，自引：1，他引：4  

王炜  曹雪峰等 《地震学刊》2001,21(3):10-13,41

使用BP神经网络研究全球强震活动与我国大陆强震活动的关系，检验结果表明该方法具有较好的预报效果。  相似文献   

商丘试区地下水动态的ANN模型研究   总被引：3，自引：1，他引：3  

赵辉  高胜国 《地下水》2001,23(2):78-79,85

利用人工神经网络 (ANN)技术 ,建立了商丘试验区地下水动态的 ANN模型 ,对试区的地下水动态进行了模拟 ,并在引黄条件下 ,对未来 5年商丘市地下水位作出了预报  相似文献