天文瞬变源快速自动识别系统的研究与实现

摘要：

大视场和高时间采样率是现代天文光学瞬变源巡天项目的两个主要发展方向,相对传统的巡天项目将会产生更大的数据量和要求更快的瞬变源识别处理速度.为满足新技术下的瞬变源识别处理要求,本文提出用基于等光度测量星像轮廓等13个新的特征参量取代原有的轮廓拟合参量;使用实际星像轮廓仿真和构建较真实的训练样本算法;加入基于实测数据分析的噪声过滤判据等方法.实现了基于随机林森算法的天文光学瞬变源自动快速识别系统.通过仿真和实测数据的测试表明:本识别系统较国际主流的同类识别算法提速约10倍,样本识别的总体正确检出率和错误检出率都基本相同,而在低信噪比处,本文的识别算法有较良好的表现.本识别系统已成功应用于我国的迷你地基广角相机阵(地基广角相机阵的先导项目),同时,本系统对于其他天文光学瞬变源巡天项目也有着重要的应用价值.

关键词：机器学习、随机森林、瞬变源自动搜寻、星像轮廓、等光度测光

所属期刊栏目：43

分类号：TH7;P11

资助基金：国家自然科学基金U1431108,U1231123,U1331202,61273248,11503012,U1731124;广东省自然科学基金2014A030313425资助Supported by National Natural Science Foundation of ChinaU1431108,U1231123,U1331202,61273248,11503012,U1731124;Natural Science Foundation of Guangdong Province2014A030313425

在线出版日期：2018-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2170-2177