龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的恒星分类方法，包括：获取恒星光谱数据；对恒星光谱数据进行预处理，得到恒星小波图像；将恒星小波图像输入训练好的恒星特征网络，输出恒星分类结果。本发明使用连续小波变化的方法将恒星光谱数据转化为恒星小波图像，并且采用适用于恒星光谱的Star‑Morlet小波函数，从而保留了更多的恒星光谱特征，提高了分类准确率；同时针对恒星小波图像设计了SFNet，该模型优化了从局部到全局的多尺度恒星光谱特征提取方法，在进行以Star‑Morlet为小波函数生成的图像进行特征提取时展现出优势，进一步提高了分类准确率。
主权项：1.一种基于深度学习的恒星分类方法，其特征在于，包括：获取恒星光谱数据；对恒星光谱数据进行预处理，得到恒星小波图像；将恒星小波图像输入训练好的恒星特征网络，输出恒星分类结果；其中，恒星特征网络包括第一卷积层、恒星特征网络模块、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、GAP层和Linear层，恒星特征网络通过第一卷积层将恒星小波图像转化为特征图，转化后的特征图通过恒星特征网络模块进行多尺度特征提取和融合，提取和融合后的特征图分别经过第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层后输入GAP层进行全局平均池化，全局平均池化后的特征图经过Linear层进行线性变换输出恒星类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于深度学习的恒星分类方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号