基于离散小波变换和多层卷积的星系图像光谱预测网络

本发明公开了一种新颖的星系图像光谱预测网络，该网络结合了离散小波变换(DWT)和多层卷积神经网络的优势，以实现从星系图像到光谱信息的高精度预测。通过对SDSS DR18数据集中的星系图像和光谱数据进行训练和测试，本发明在多个性能指标上均展现出与现有先进方法相媲美甚至更优的性能。此外，本发明还包括一种可视化方法，直观地比较了真实光谱与预测光谱的一致性。总体而言，该网络结构不仅提高了光谱预测的准确性，而且为天文学研究提供了一种新的分析工具，具有重要的科学意义和应用价值。