ResNet18实现天体光谱分类项目报告及源代码

资源摘要信息:"国科大数据挖掘课程作业天体光谱分类-基于ResNet18的天体光谱分类方法源代码+文档说明" ### 知识点一：天体光谱分类 天体光谱分类是天文学中对天体的光谱特征进行分析和分类的过程。天体光谱包含了天体的物理状态、化学组成、温度、速度等信息，通过对光谱的分析，可以对恒星、星系、类星体等天体进行分类。在本课程作业中，要求将18万条天体光谱数据分成恒星、星系、类星体三类。 ### 知识点二：数据集描述与处理 数据集包含了18万条LAMOST望远镜获取的天体光谱数据，其中训练集有14万条，测试集有4万条。为了提高模型的泛化能力和准确性，需要对数据进行增强、归一化等预处理操作。此外，数据增强可以提高模型对光照变化、噪声等的鲁棒性。 ### 知识点三：ResNet18模型 ResNet18是一种深度残差网络结构，具有18层网络深度。它通过引入残差学习机制，解决了深层网络训练困难的问题。ResNet18在图像识别等领域取得了很好的效果，本方案将其应用在天体光谱分类任务中。 ### 知识点四：模型训练与评估 模型训练过程中，将数据分为训练集和测试集，利用训练集对ResNet18模型进行训练，并在测试集上进行评估。评估标准采用macro f1 score，该指标考虑了各类别的分类准确性，对于类别不平衡的数据集具有较好的评估效果。 ### 知识点五：项目验收与成绩 项目验收通常由助教或者教师进行，他们会基于提供的项目验收数据集来验证模型的性能。在本课程作业中，最终的ResNet18模型在项目验收数据集上取得了0.9741的macro f1 score，表明模型分类效果非常优秀。 ### 知识点六：文档说明 文档说明部分应该包含了对整个作业项目的详细描述，包括数据预处理的方法、模型构建的过程、训练的策略以及如何评估模型性能等内容。这些文档对后来者理解和改进模型具有重要作用。 ### 知识点七：Python编程语言 作为课程作业，很可能使用Python作为主要编程语言，因为Python在数据科学、机器学习领域拥有广泛的应用，并且有着丰富的库支持，如NumPy、Pandas用于数据处理，PyTorch或TensorFlow用于深度学习模型的构建与训练。 ### 知识点八：项目完善与优化 文档中提到的方案"因为只是一个课程作业，做得很粗糙，还有很多细节可以打磨"，表明在实际应用中，模型和代码仍有优化空间。例如，可以尝试使用更复杂的网络结构、更细致的数据预处理策略、调整超参数等方法来进一步提高模型的性能。 ### 知识点九：数据挖掘与天文学的结合 本课程作业展示了数据挖掘技术在天文学领域的应用。通过分析大量的天体光谱数据，可以更加精确地进行天体分类，对天文学的研究具有重要意义。同时，这样的实践也体现了数据挖掘技术在科学研究中的跨学科应用价值。 ### 知识点十：课程与竞赛的结合 本作业题目来源于天池大数据竞赛，这类竞赛往往提供实际的大数据和真实的问题场景，为学生提供了实践和应用所学知识的机会，同时也促进了学生解决实际问题的能力。 ### 文件名称说明 文件名称列表中的"Astro2021-main"可能表示这个项目是针对2021年的某个特定课程或者竞赛项目的，而"main"则可能表明这是项目的主目录或者主分支。项目文件中应该包含了所有的源代码文件、数据文件、模型文件以及相关的文档说明文件。