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发明公开
一种基于深度学习的恒星分类方法审中-实审

公开(公告)号：CN118747828A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202411037414.1

申请日：2024-07-31

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 刘芃 , 付豪 , 何毅 , 梅雪

IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464

Abstract: 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。

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