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World File Search System恒星光谱
Phys-633：恒星天体物理学简介
While the atmosphere consists of only a tiny fraction of the overall stellar radius and mass (respectively about 10 − 3 and 10 − 12 ), it represents a crucial boundary layer between the dense interior and the near vacuum outside, from which the light we see is released, imprint- ing it with detailed spectral signatures that, if properly interpreted in terms of the physics principles coupling gas and radiation, provides essential information on stellar 特性。尤其是，光谱线的身份，优势和形状（或轮廓）包含具有大气实际状态的重要线索，例如化学成分，电离状态，有效温度，表面重力，旋转速率。但是，必须根据详细的模型气氛正确解释这些这些，该模型气氛适当地说明了基本的物理过程，即：原子的激发和电离；辐射的相关吸收，散射和发射及其对光子能量或频率的依赖；最后，这如何导致发射通量与频率的这种复杂变化，从而使观察到的光谱构成了特征。这种模型大气的解释恒星光谱构成了推断质量，半径和光度等基本恒星特性的基础。
监督机器学习算法的恒星分类
天文对象，例如恒星，类星体，银河系是研究宇宙和星系的非常重要的关键。我们都知道恒星同样发出光线和星系。这些天文对象的光具有一种辐射，称为电磁辐射。当我们拆分电磁辐射时，我们会得到光谱。光谱被定义为七种颜色的光，光谱用于识别每个恒星的化学成分和温度。每个灯光指示特定的化学元件或分子。由于每个灯光中存在的化学元件量，每个灯射线的温度变化。我们将能够使用位于墨西哥的Sloan Digital Sky Survey（SDSS）望远镜来获得该温度。由于这些光谱特征包含有关天文对象的重要信息，这对于更好地分类对象非常有用。用于处理大量数据，数据挖掘是一种常见的技术。使用了多种监督的机器学习算法，例如幼稚的贝叶斯，随机森林，决策树，决策树和多层感知器，并将结果相互比较。随机森林具有巨大的优势，例如平均许多决策树，随机森林会减少过度拟合，并且不容易受到数据中噪声和异常值的影响。与其他现有算法相比，随机森林中的准确性百分比很高。关键字：恒星光谱，天文对象，机器学习，多层感知。1。简介