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日冕极化光谱压缩方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于深度学习的神经网络方法，能够在恒星变化下精确测量小行星的径向速度。研究表明，多行CNN有效降低了恒星RV抖动，实现了高精度探测。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于深度学习的神经网络方法，用于测量小行星的径向速度。
- 该方法在恒星变化的情况下有效降低了恒星RV抖动。
- 研究设计并比较了降维和数据拆分方法，以及多种神经网络体系结构。
- 多行CNN能够恢复0.2 m/s的半振幅和50天的周期行星，误差分别为8.8%和0.7%。
- 该方法展示了缓解恒星RV变异的潜力，并实现高精度的小行星RV探测。
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