公开(公告)号：CN119538708A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411461536.3

申请日：2024-10-18

Applicant: 三峡大学

Inventor： 曾祥云 ,  朱曜宇 ,  郑胜 ,  黄瑶 ,  曾曙光

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于KAN网络的Ia型超新星光谱参数快速反演方法，包括以下步骤，S1，数据预处理，生成仿真光谱数据，包括谱线以及参数并归一化；S2，使用python和pytorch框架搭建KAN网络模型；S3,设计损失函数；S4，训练模型，并测试阶段每个参数的误差；S5,训练过程中使用Adam优化器和StepLR调度器来进行学习率调整，优化模型；S6，将实测光谱经过高斯采样后输入训练好的KAN模型进行预测；S7结果分析，计算输出参数数据的标准差；通过使用KAN网络的深度学习技术，高效地从天体光谱中预测关键的物理和化学参数，解决了现有技术的计算量过大，无法高效得到精确的计算结果的问题，在提高计算效率和处理能力方面具有显著优势，适用于天文观测领域的光谱数据分析。