【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，更具体地涉及一种星系光谱的处理方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、星系是宇宙的基本单元之一，对星系结构与演化的研究能够揭示宇宙的基本特征。星系光谱能够提供有关星系中不同天体的成分和化学组成的信息，通过分析各种光谱特征以供科研人员对星系进行研究。
2、相关技术中，利用人工智能模型（例如卷积神经网络、多层感知机或变分自编码器）对星系光谱进行特征提取，但由于星系光谱属于长序列数据，上述人工智能模型在进行特征提取的过程中，存在特征提取能力有限，全局上下文捕捉能力不足的问题，进而导致了系统对星系光谱的处理精度差、效率低的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术提供了一种星系光谱的处理方法、装置、设备、介质和程序产品。
2、根据本专利技术的第一个方面，提供了一种星系光谱的处理方法，包括：获取待处理星系光谱；利用自注意力模型对待处理星系光谱进行特征提取，得到星系特征，星系特征表征与待处理星系光谱对应的星系的物理状态和化学组成信息；基于历史星系特征对星系特征进行检测，得到检测结果；在检测结果表征星系特征不存在异常的情况下，对星系特征进行分类，得到表征星系类型的分类结果和与星系对应的红移预测值。
3、根据本专利技术的实施例，基于历史星系特征对星系特征进行检测，得到检测结果，包括：将星系特征作为检索目标，在历史星系特征中进行相似度检索，得到与星系特征相对应的m个目标历史星系特征，其中，m为正整数；基于异常检测算法，利用
4、根据本专利技术的实施例，基于异常检测算法，利用m个目标历史星系特征对星系特征进行检测，得到检测结果，包括：分别对每个目标历史星系特征和星系特征进行相似距离计算，得到m个距离值；根据m个距离值各自与预设的特征距离阈值之间的比较结果，确定检测结果。
5、根据本专利技术的实施例，对星系特征进行分类，得到表征星系类型的分类结果和与星系对应的红移预测值，包括：利用预训练的分类头对星系特征进行分类，得到表征星系类型的分类结果；基于星系特征对待处理星系光谱中与星系对应的谱线进行谱线位移检测，得到的目标位移特征；利用预训练的回归头处理谱线的目标位移特征，得到与星系对应的红移预测值。
6、根据本专利技术的实施例，上述方法还包括：对同一星系的多个数据来源的待处理星系光谱，进行加权平均处理，得到处理后的待处理星系光谱。
7、根据本专利技术的实施例，上述方法还包括：获取天空线强度；在天空线强度增加的情况下，对待处理星系光谱进行掩码，得到掩码后的待处理星系光谱。
8、根据本专利技术的实施例，上述方法还包括：在检测结果表征星系特征存在异常的情况下，将星系特征存入异常数据库，并添加异常标识。
9、根据本专利技术的实施例，利用自注意力模型对待处理星系光谱进行特征提取，得到星系特征，包括：对待处理星系光谱进行特征提取，得到查询向量、键向量和值向量；基于注意力网络算法处理查询向量、键向量和值向量，得到星系特征。
10、本专利技术的第二方面提供了一种星系光谱的处理装置，包括：第一获取模块，用于获取待处理星系光谱；提取模块，用于利用自注意力模型对待处理星系光谱进行特征提取，得到星系特征，星系特征表征与待处理星系光谱对应的星系的物理状态和化学组成信息；检测模块，用于基于历史星系特征对星系特征进行检测，得到检测结果；以及分类模块，用于在检测结果表征星系特征不存在异常的情况下，对星系特征进行分类，得到表征星系类型的分类结果和与星系对应的红移预测值。
11、本专利技术的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个计算机程序，其中，上述一个或多个处理器执行上述一个或多个计算机程序以实现上述方法的步骤。
12、本专利技术的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，上述计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
13、本专利技术的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，上述计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
14、根据本专利技术的实施例，获取待处理星系光谱；利用自注意力模型对待处理星系光谱进行特征提取，得到星系特征；基于历史星系特征对星系特征进行检测，得到检测结果；在检测结果表征星系特征不存在异常的情况下，对星系特征进行分类，得到表征星系类型的分类结果和与星系对应的红移预测值。由于利用自注意力模型对待处理星系光谱进行特征提取，避免了长序列数据格式的星系光谱难以提取特征的问题，使得模型能够更好地理解和解释星系光谱数据；此外，基于历史星系特征对星系特征进行检测，避免了现有技术精度差、效率低的问题，提高了检索的效率和灵活性。
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1.一种星系光谱的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于历史星系特征对所述星系特征进行检测，得到检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于异常检测算法，利用所述m个目标历史星系特征对所述星系特征进行检测，得到所述检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述星系特征进行分类，得到表征星系类型的分类结果和与星系对应的红移预测值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自注意力模型对待处理星系光谱进行特征提取，得到星系特征，包括：
9.一种星系光谱的处理装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，包括：
【技术特征摘要】
1.一种星系光谱的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于历史星系特征对所述星系特征进行检测，得到检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于异常检测算法，利用所述m个目标历史星系特征对所述星系特征进行检测，得到所述检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述星系特征进行分类，得到表征星系类型的分类结果和与星系对应的红移预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤超，陶一寒，樊东卫，
申请(专利权)人：中国科学院国家天文台，
类型：发明
国别省市：
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