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11.
Prediction of Stellar Atmospheric Parameters using Instance-Based Machine Learning and Genetic Algorithms 总被引:1,自引:0,他引:1
In this article we present a method for the automated prediction of stellar atmospheric parameters from spectral indices.
This method uses a genetic algorithm (GA) for the selection of relevant spectral indices and prototypical stars and predicts
their properties, using the k-nearest neighbors method (KNN). We have applied the method to predict the effective temperature,
surface gravity, metallicity, luminosity class and spectral class of stars from spectral indices. Our experimental results
show that the feature selection performed by the genetic algorithm reduces the running time of KNN up to 92%, and the predictive
accuracy error up to 35%.
This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date. 相似文献
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青藏块体东北缘地壳水平运动状态 总被引:10,自引:6,他引:4
应用青藏块体东北缘1999~2003年多期GPS观测资料,计算了不同时段GPS点水平运动速率。通过分析发现:甘青块体可分为东部块体和西部块体,东、西部块体的运动状态存在明显的差异;受2001年11月14日昆仑Ms8.1地震的影响,震后地壳运动状态发生了明显的改变。 相似文献
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案例推理的地学应用背景和方法 总被引:3,自引:1,他引:2
案例推理 (CBR)研究 ,是人类认知的一种合理性模型 ,接近于人类认识、解决问题最原始的思维方式 ,具有在无法获取机理模型、确定规则或统计模型时 ,采用简单的历史相似性推理实现问题的定量求解和预测 ,成为人工智能领域近年来的研究热点。 相似文献
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