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申请/专利权人：北京航空航天大学;中国科学院国家天文台
摘要：本发明提供了一种卫星光度曲线数据预处理和分类方法，所述方法包括：将观测不连续、采样频率不均的相位角‑星等曲线通过分帧加窗预处理策略转换为固定维度的窗函数特征向量；对该窗函数特征向量，采用随机擦除数据扩充策略，在模拟相位观测缺失的同时，通过多次随机擦除生成不同的光度曲线特征向量；针对所述光度曲线特征向量，执行相位角特征的位置编码，得到包含相位信息的光度特征；针对编码后的光度曲线，利用transformer模型构建查询向量、索引向量和关键值向量，完成全局特征的提取，采用全连接层对光度曲线特征向量进行分类。所述方法有效捕获了光度曲线的局部和全局特征信息，性能相较于一维卷积神经网络更优。
主权项：1.一种卫星光度曲线数据预处理及分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1将观测不连续、采样频率不均的相位角-星等曲线通过分帧加窗预处理策略转换为固定维度的窗函数特征向量；步骤2对所述固定维度的窗函数特征向量，采用随机擦除数据扩充策略，在模拟相位观测缺失的同时，通过多次随机擦除生成不同的光度曲线特征向量；步骤3针对所述光度曲线特征向量，执行相位角特征的位置编码，得到包含相位信息的光度特征；步骤4针对所述光度特征，利用transformer模型构建查询向量、索引向量和关键值向量，完成全局特征的提取，之后采用全连接层对光度曲线特征向量进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 中国科学院国家天文台 一种卫星光度曲线数据预处理及分类方法
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