[发明专利]一种基于无监督机器学习的天文图像自动化分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110853849.3 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113723456B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 邹志强;韩杨;吴家皋;张芷瑞;洪舒欣 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/762;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 王丽霞 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督机器学习的天文图像自动化分类方法及系统。方法包括：对待分类天文图像数据进行预处理；将预处理后的天文图像数据输入训练好的卷积自编码网络模型，提取天文图像特征，得到天文图像特征集；将得到的天文图像特征集输入图像特征聚类模型，输出每个天文图像属于每个聚类簇的概率；对已经聚类成簇的天文图像进行人工打分，得到每个聚类簇属于每个类的概率；将每个天文图像属于每个聚类簇的概率与每个聚类簇属于每个类的概率相乘，得到每个天文图像属于每个类的概率，再通过阈值筛选完成分类。本发明能够本发明以较小的代价在没有数据标签的情况下获得较高的天文图像数据分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 机器 学习 天文 图像 自动化 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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