基于主成分分析法搭建A型星有效溫度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型*

李正澤，趙 剛

(1. 中國科學(xué)院光學(xué)天文重點實驗室 (國家天文臺)，北京 100101；2. 中國科學(xué)院大學(xué)天文與空間科學(xué)學(xué)院，北京 100049)

根據(jù)哈佛恒星光譜分類方法，恒星的光譜可分為O, B, A, F, G, K, M, R, S, N等光譜型，對應(yīng)恒星的溫度依次遞減，A型星的溫度區(qū)間位于7 500 K至11 000 K，呈白色，有強(qiáng)烈的氫吸收線，并且由于溫度很高，同時具有電離鈣和電離鎂線[1-2]。于1993年提出建設(shè)的郭守敬望遠(yuǎn)鏡[3]，2009年通過驗收觀測至今已經(jīng)十余年，數(shù)據(jù)集DR5包括4 154個觀測天區(qū)，發(fā)布901萬條光譜，其中包含大量A型星的譜線指數(shù)和恒星參數(shù)。

相對于簡單傳統(tǒng)的回歸模型，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的回歸模型可以更高效準(zhǔn)確地完成任務(wù)，這要歸功于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以捕捉非線性效應(yīng)和更高階的相互作用。對于較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)和問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以挖掘數(shù)據(jù)背后的相關(guān)性，并且給出比較令人滿意的結(jié)果，在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例的眾多機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個學(xué)科。

包括有效溫度在內(nèi)的恒星參數(shù)是決定恒星光譜的重要信息，對恒星演化的研究具有重要意義[4]。恒星參數(shù)的測量方法主要有兩類[5]：(1)通過將待測恒星光譜與已知參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)恒星光譜進(jìn)行匹配，將匹配最好的模板光譜參數(shù)作為待測恒星參數(shù)；(2)類似非線性回歸的方法，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用光譜數(shù)據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練測試恒星大氣參數(shù)[5]。譜線指數(shù)是包含恒星自身物理特征信息的重要參數(shù)，利用譜線指數(shù)可以進(jìn)行眾多的天文研究，例如：文[6]利用譜線指數(shù)對恒星光譜進(jìn)行聚類分析研究。……