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本发明公开一种基于长短期记忆网络(LSTM)的天文大数据光变曲线异常检测方法，该方法旨在解决天文数据中光变曲线的异常由于其瞬时性导致不好检测问题。该方法以地面广角相机阵列(GWAC)通过观测获得的大量光变曲线数据为基础作为训练样本和测试样本，同时构建由LSTM单元链接而成的神经网络，通过不断的训练网络模型从而得到以该网络特有的方式得到的输出值。本发明通过迭代训练不断更新各单元的权重，使得全局达到最优；训练完毕后，只需将测试样本输入网络就能得到该样本序列的下一个预测值。
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