1.4　研究思路

本书针对恒星光谱分析面临的技术和应用问题，利用数据挖掘方法，对恒星光谱分类、稀有天体光谱自动发现、天文大数据挖掘等方面的内容展开研究。研究思路如下。

（1）针对当前主流数据挖掘方法面临的主要问题，提出一系列优化方法，以期提高数据挖掘的效率。研究内容包括数据降维和智能分类两部分。详见本书第2～4章。

（2）在恒星光谱分类方面，在梳理天文数据挖掘研究现状的基础上，重点研究基于支持向量机及其变种的恒星光谱分类方法，以及近年来新提出的恒星光谱分类方法。详见本书第5、第6、第8章。

（3）在稀有天体光谱自动发现方面，分别将熵理论、互信息及模糊理论应用于分类模型，先后提出基于熵的单类学习机、基于互信息的非平衡分类方法、模糊大间隔最小球分类模型，并将这些模型应用于稀有天体光谱自动发现。详见本书第7章。

（4）在天文大数据挖掘方面，围绕天文大数据处理关键技术和天文大数据机器学习两方面的内容展开研究。详见本书第9章。