【摘 要】
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小行星是太阳系内围绕太阳运行的天体，其体积和质量远小于行星。如今越来越多的巡天项目获得了大量小行星光谱和测光数据，提供了小行星物质组成的资料，而小行星的物质组成是研究
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小行星是太阳系内围绕太阳运行的天体，其体积和质量远小于行星。如今越来越多的巡天项目获得了大量小行星光谱和测光数据，提供了小行星物质组成的资料，而小行星的物质组成是研究太阳系起源和演化的重要依据。 小行星的分类能在一定程度上揭示各种小行星物质组成的区别。小行星的分类有动力学分类和光谱分类。如今已有多种根据小行星光谱或测光数据进行分类的方法，但是随着小行星观测数据的不断增加，特别是多色巡天能获得大量小行星观测资料，越来越多的小行星还未得到分类。多色巡天能提供小行星星等数据，由此可以计算出小行星的色指数和相对反射率，作为小行星光谱分类的依据。以色指数和相对反照率为基础的小行星光谱分类对于研究小行星物质组成有重要意义。 本文主要试用随机森林算法对斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey，SDSS)的观测结果进行小行星分类。根据小行星g、r、i、z四个波段的星等，结合Tholen、Bus、Lazzaro、DeMeo等人已有的分类工作和主成分分析，对多达48642颗小行星进行了分类，实现了大数据集的小行星类别判定，把这些小行星分为八个类别（C、X、S、B、D、K、L和V）。 论文第一章介绍了小行星的发现和光谱分类研究的意义。第二章调研了小行星光谱分类的历史进程和常用的几种分类法。第三章是斯隆数字巡天(SDSS)获得的小行星测光数据特点介绍和数据的预处理（星等的计算）;引入分类方法中的随机森林算法。第四章选取了48642颗小行星，求得它们的色指数和相对反射率，根据小行星的相对反射率，使用随机森林算法对小行星进行分类。第五章统计了各个类别小行星在主带上的分布。最后是对本研究工作的总结和简单讨论。
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