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          機器學習為巡天項目提供分類預測

          作者: 2021-04-30 16:58 來源:中國科學報
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            近日,中科院國家天文臺研究員張彥霞、趙永恒和北京大學教授吳學兵合作,通過機器學習方法構建了適合不同波段樣本的最優分類器,為X射線牛頓天文望遠鏡(XMM-Newton)第九次發布的數據集提供了分類預測和概率。相關成果發表于《皇家天文學會月刊》。

            1999年,歐洲航天局發射了具有極高光譜分辨能力的XMM-Newton,目的是對宇宙天體進行高質量的X射線觀測。2019年12月,該項目對外發布了第九次高質量數據集(DR9),該批數據的觀測日期從2000年2月至2019年2月,觀測的獨立源數量達到55萬。

            張彥霞等人首先利用中國郭守敬望遠鏡和美國斯隆數字巡天(SDSS)的光譜數據,獲得已知天體的分類信息,而后結合XMM-Newton項目的X射線數據、廣域紅外巡天探測器數據及SDSS可見光測光數據,通過交叉證認方法獲取了具有不同波段信息的多個已知樣本。

            張彥霞告訴《中國科學報》:“該樣本僅占XMM-Newton第九次發布總觀測數據的5.78%,這就意味著DR9的絕大多數X射線觀測數據仍為未知天體?!?/p>

            張彥霞等人通過數據融合提取了已知樣本分別在不同波段的特征信息,接著利用機器學習方法,針對不同波段的已知樣本分別構建了不同的分類器,從中挑選出最優分類器,對DR9中的未知源給出了分類預測和概率。(記者沈春蕾 通訊員李雙) 

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