神经网络与活跃性星系核谱线的分类
天体物理学
2021-10-13 v1
摘要
人工神经网络（ANNs）作为数字谱线分类器的应用被研究。通过使用模拟数据和真实数据，证明神经网络可以在具有真实样本规模和信噪比的情况下，训练以区分不同类别活跃性星系核（AGN）的谱线。通过工作于傅里叶域，神经网络可以在缺乏红移信息的情况下对对象进行分类。
引用
@article{arxiv.astro-ph/9607148,
title = {Neural Networks and the Classification of Active Galactic Nucleus Spectra},
author = {Daya M. Rawson and Jeremy Bailey and Paul J. Francis},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/9607148},
year = {2021}
}
备注
11 pages, LaTeX, including two postscript figures, 41 kb. Accepted for publication in Publ. ASA