一种新的疏散星团成员判定方法

发布时间：2018-09-05 18:33

【摘要】：成员判定是疏散星团研究中最关键的一步,成员判定的好坏直接影响对星团基本参数的估计.首次利用数据挖掘技术中的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法对疏散星团NGC 6791和M67(NGC 2682)分别进行了成员判定,结果表明DBSCAN聚类算法能很有效地剔除场星污染.得到的NGC6791成员星的颜色-星等图上主序清晰并呈现明显的双重主序结构,这表明NGC 6791可能有更复杂的恒星形成与演化历史.对M67的分析表明出现了质量分层现象,并且星团的核心和外围两部分有明显的相对运动.对NGC 6791和M67的分析均表明DBSCAN聚类算法是一种有效的成员判定方法,有传统成员判定方法不具备的一些优点.
[Abstract]:Membership determination is the most important step in the study of open clusters, and the quality of membership determination directly affects the estimation of the basic parameters of clusters. The results show that the DBSCAN clustering algorithm can effectively eliminate the field star pollution. The obtained color-magnitude diagram of NGC 6791 stars shows clear principal order and double principal order structure, which indicates that NGC 6791 may have more complex star formation and evolution history. The analysis of M67 shows that mass stratification occurs and the nucleus of cluster is also present. The analysis of NGC 6791 and M67 shows that DBSCAN clustering algorithm is an effective method to judge members, which has some advantages that traditional methods do not have.
【作者单位】： 常州大学信息科学与工程学院;中国科学院上海天文台;
【基金】：常州大学科研启动经费项目(ZMF 1002121)资助
【分类号】：P154.11

【参考文献】

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