基于K-means的FITS图像自检验和自分类方法

doi:10.14022/j.issn1674-6236.2023.23.039

YNAO OpenIR > 双星与变星研究组

	基于K-means的FITS图像自检验和自分类方法
其他题名	A self⁃verification and self⁃classification method for FITS images based on K⁃means
	曹晶 1; 周浩 1; 戴智斌2 ; 袁国武 1
发表期刊	电子设计工程/Electronic Design Engineering
	2023-12
卷号	31 期号:23 页码:180-183+195
DOI	10.14022/j.issn1674-6236.2023.23.039
分类号	TP391 ; TN99
产权排序	第2完成单位
收录类别	其他
关键词	天文图像分类 K-means聚类算法皮尔逊相关系数 VGG13网络
摘要	针对如何快速实现地面观测获得的时序天文FITS(Flexible Image Transport System)图像的自动化分类和检验问题，提出了一种FITS图像自检验和自分类方法，该方法结合了K-means聚类算法及其思想，同时加入了一种基于皮尔逊相关系数的相似度算法。通过比较该方法与基于有监督的VGG13分类网络和基于无监督的K-means聚类算法应用于真实的天文数据分类得到的错误数量，得出该方法的分类准确率达94%以上。该方法一方面检验出了历史数据中存在的错误情况，摆脱了对关键词IMAGETYP和观测日志的依赖，进一步规范和完善了历史存储的天文FITS数据；另一方面增强了分类的可靠性，提高了数据获取效率，降低了人工成本。
其他摘要	Aiming at the problem of fast automatic classification and verification of Flexible Image Transport System(FITS) images obtained from ground observation. A self ⁃verification and self⁃classif⁃ ication method for FITS image types is proposed, which combines the unsupervised clustering method and its ideas, and adds a similarity algorithm based on the Pearson correlation coefficient. By comparing this method with the supervised VGG13 classification network and the unsupervised K⁃means clustering algorithm applied to real astronomical data to obtain the number of errors, it is concluded that the classification accuracy of this method is over 94%. On the one hand, it checks and corrects the error cases existing in the historical data, gets rid of the dependence on keywords IMAGETYP and observation logs, and further standardizes and improves the historical stored astronomical FITS data; on the other hand, it enhances the reliability of classification, improves the efficiency of data acquisition, and reduces the labor cost.
资助项目	云南省重大科技专项[202202AD080004]; 国家自然科学基金项目[12263008]; 云南省应用基础研究计划重点项目[202001BB050032]; 中国自然科学基金重点项目[11933008]; 云南省“高层次人才培养支持计划”青年拔尖人才专项; 云南省基础研究专项面上项目[202201AT070180]; 中国科学院西部之光面上项目
项目资助者	云南省重大科技专项[202202AD080004] ; 国家自然科学基金项目[12263008] ; 云南省应用基础研究计划重点项目[202001BB050032] ; 中国自然科学基金重点项目[11933008] ; 云南省“高层次人才培养支持计划”青年拔尖人才专项 ; 云南省基础研究专项面上项目[202201AT070180] ; 中国科学院西部之光面上项目
语种	中文
学科领域	天文学
ISSN	1674-6236
URL	查看原文
引用统计
文献类型	期刊论文
版本	出版稿
条目标识符	http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/26504
专题	双星与变星研究组
作者单位	1.云南大学信息学院; 2.中国科学院云南天文台
推荐引用方式 GB/T 7714	曹晶,周浩,戴智斌,等. 基于K-means的FITS图像自检验和自分类方法[J]. 电子设计工程/Electronic Design Engineering,2023,31(23):180-183+195.
APA	曹晶,周浩,戴智斌,&袁国武.(2023).基于K-means的FITS图像自检验和自分类方法.电子设计工程/Electronic Design Engineering,31(23),180-183+195.
MLA	曹晶,et al."基于K-means的FITS图像自检验和自分类方法".电子设计工程/Electronic Design Engineering 31.23(2023):180-183+195.

条目包含的文件
文件名称/大小	文献类型	版本类型	开放类型	使用许可
基于K-means的FITS图像自检验和（1726KB）	期刊论文	出版稿	开放获取	CC BY-NC-SA	浏览请求全文