基于随机森林的激变变星候选体的数据挖掘

发布时间：2018-11-08 12:31

【摘要】：提出一种适用于在郭守敬望远镜海量光谱中自动、快速筛选激变变星的方法。利用已证认的激变变星光谱作为模板,通过随机森林分类训练,得到一个分类模型,该模型给出了各个波长对应流量的重要性排序,可根据该排序进行降维并用于激变变星判别,结果作为反馈进一步丰富模板库。实验中共发现了16个新的激变变星候选体,表明了该方法的可行性。
[Abstract]:This paper presents a method for automatic and fast screening of variable stars in the massive spectrum of Guo Shoujing telescope. By using the identified variable star spectrum as a template and the random forest classification training, a classification model is obtained, which gives the importance ranking of different wavelengths corresponding to the flux. It can be used to reduce dimension according to this sort and can be used to judge the variable stars. The result further enriches the template library as feedback. A total of 16 new candidates have been found in the experiment, which shows the feasibility of this method.
【作者单位】： 中国科学院国家天文台;山东大学威海分校机电与信息工程学院;中国科学院研究生院;
【基金】：国家自然科学基金项目(10973021,11078013)资助
【分类号】：TP311.13;P145.2

【参考文献】

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【共引文献】

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3 邓世兵,陈建生,马骏;激变变星的多波段研究(Ⅱ)(英文)[J];天文学进展;1994年03期

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8 丁月蓉,李宗云;谱分析的CLEAN方法及其在激变变星TT Ari短周期振荡分析中的应用[J];天文学报;1999年02期

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1 杨琳;基于数据挖掘技术的激变变星的特征提取[D];山东大学;2011年

2 韦鹏;LAMOST一维光谱自动处理[D];山东大学;2011年

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本文编号：2318513