BP神经网络在交叉验证中用于恒星光谱分类。

简介：
作为一项具有重要战略意义的国家重大科学工程项目，LAMOST目前在全球范围内以最高的观测获取率进行光谱研究，从而为天文学的进步提供了海量的数据和信息资源。 依据LAMOST发布的恒星光谱数据文件，我们从中提取了关于恒星光谱波长的重要数据信息，并对其进行了噪声去除、数据降维以及数据规范化等处理操作。随后，我们运用BP神经网络算法对这些数据进行分类处理，通过评估分类结果的准确率来判断BP神经网络模型的性能。然而，BP神经网络在测试集上的表现并不能充分代表其对其他数据集的通用性，并且容易出现过拟合现象。因此，为了克服这些局限性，我们采用了交叉验证与BP神经网络相结合的方法。这种方法允许BP神经网络算法同时对多组不同的数据集进行测试，从而获得多组测试结果并计算平均值，最终能够得到一个相对稳定且随机性较低的BP神经网络模型测试结果。