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基于改進(jìn)SpectralNet的云南40米射電望遠(yuǎn)鏡RFI聚類研究

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摘 要： 為了在進(jìn)行脈沖星觀測受到嚴(yán)重射頻干擾（RFI）污染問題時制定特定的緩解策略，提出了一種基于卷積自編碼器和譜聚類的圖像聚類模型CAE-SpectralNet。該模型自編碼器部分自動從圖像中提取關(guān)鍵特征，避免了手動操作的困難，而譜聚類則將特征空間中距離最近的點聚成簇，有助于揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)信息。（剩余12480字）

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