海量光谱中激变变星候选体的数据挖掘

提出一套适用于海量光谱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,使用主分量分析提取主特征后构造光谱特征矩阵,将海量光谱利用光谱特征矩阵映射到特征空间后,使用支持向量机排除大部分非候选体,最后对较少数量的候选体进行模板匹配并证认,结果作为反馈进一步丰富模板库.实验发现了58个新的激变变星候选体,表明了该方法的可行性,为在LAMOST海量光谱中快速搜索激变变星等稀少天体提供了有效途径.     

基于随机森林的激变变星候选体的数据挖掘

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。     

矮新星候选体的自动搜索研究

美国斯隆数字巡天望远镜已经发布了第9期数据。这些海量的天文光谱数据除了可以用来进行大样本的研究,如探寻银河系的结构和进行多波段证认外,还蕴藏着稀少和特殊的天体,其中就包括矮新星。矮新星是激变变星中所占比例最高的一个亚型,发现更多的矮新星样本对于研究密近双星的演化和参数有积极的意义。目前针对激变变星这类稀少天体的发现主要使用测光粗筛选结合后期观测证认的方法,不但准确率低,而且需要耗费较多的人工处理时间,无法满足在海量光谱数据中快速发现矮新星候选体的需要。本文提出一种适用于在海量光谱中自动、快速发现矮新星的方法。该方法针对SDSS的DR9数据,先使用支持向量机约束主分量分析进行降维,确定特征空间的维数,然后再使用训练后得到的最优分类器对海量光谱进行自动识别,寻找矮新星候选体。实验共发现了276个矮新星,其中6个是未被收录的新的源,表明了该方法的有效性,为在海量光谱中快速发现稀少和特殊天体提供了有效途径。实验中发现的新结果补充了现有的矮新星模板光谱库,可以构造更准确的特征空间。本方法也可用于在其他的巡天望远镜如郭守敬望远镜的海量光谱中进行特殊天体的自动搜索。     

LAMOST-DR1中激变变星光谱的数据挖掘研究

LAMOST-DR1是郭守敬望远镜正式巡天发布的首批数据,其数量超过目前世界上所有已知恒星巡天项目的光谱总数。这为进一步扩大特殊和稀少天体如激变变星的数量提供了样本,同时也对天文数据处理方法和技术提出了更高的要求。针对LAMOST的数据特点,提出一种能够在海量天体光谱中自动、快速发现激变变星的方法。该方法使用拉普拉斯特征映射对天体光谱进行降维和重构。结果表明不同类别的天体光谱在拉普拉斯空间中能够得到较明显的区分。在使用粒子群算法对神经网络的参数进行优化后,对LAMOST-DR1的全部数据进行了自动识别。实验共发现了7个激变变星,经过证认,其中2个是矮新星,2个是类新星,1个是高度极化的武仙座AM型。这些光谱,补充了现有的激变变星光谱库。本文验证了拉普拉斯特征映射对天体光谱进行特征提取的有效性,为高维光谱进行降维提供了另一途径。在郭守敬望远镜正式发布的数据中寻找激变变星的首次尝试,实验结果表明该自动化的方法鲁棒性好,速度快,准确率高。该方法也可用于其他大型巡天望远镜的海量光谱处理。     

激变变星光谱参数测量研究

激变变星是一类特殊而且数量稀少的双星系统,其主星是一颗白矮星, 伴星通常是一颗充满洛希瓣的光谱型为G,K或M型的晚型星或矮星。激变变星是一类爆发型的恒星,对于研究密近双星的演化具有积极的意义。激变变星按照爆发特征和光变特征可以分为很多亚型,如新星、再发新星、矮新星、类新星和磁激变变星。同时激变变星又是一类周期型的变星,这些因素都导致其可见光光谱非常复杂。目前对于激变变星的参数测量,主要通过后续观测来测量其轨道周期、主星和伴星之间的距离等。由于在吸积的过程中,物质在白矮星的表面累积,无法直接测量主星的物理参数,而且激变变星本身是一种暗弱的天体,实测光谱数量较少,因此极大限制了对激变变星物理参数的系统研究。目前唯一能够生成激变变星理论光谱的软件是基于光致电离模型的CLOUDY,但CLOUDY存在采样点过于稀少以及参数太多等问题,不能作为理想的理论光谱模板。法国ELODIE高分辨率的光谱可以作为M型恒星光谱参数测量的理论模板。前期工作中,通过机器学习等方法在美国斯隆巡天和中国郭守敬望远镜巡天数据中发现了一批激变变星。通过人工筛选,选择了伴星是M型的407条实测光谱,这些光谱大部分是宁静期的矮新星,光谱的主要特征是巴尔末线系和氦的发射线。再通过与高分辨率的ELODIE光谱交叉,利用SDSS-casjob数据库中的ELODIE参数,对激变变星的红端部分进行模板匹配,系统测量了其伴星的物理参数。为了降低计算量,对高维的光谱分别通过主分量分析和局部线性嵌入两种方法进行了特征提取和降维。实验结果表明LLE方法在邻域大小15,维度59时达到最高贡献率94.91%。根据PCA和LLE的交集,最终光谱的维度确定为59。实验中发现激变变星的伴星中M2型数量极少,具体原因需要更多的样本来解释。因为实验中激变变星光谱中,只有部分有明显的分子带特征,因此那些在爆发下降阶段或者光谱被吸积盘特征控制的激变变星没有进行参数测量。该实验弥补了激变变星光谱物理参数测量的空白。     

在SDSS DR8恒星光谱中自动搜寻稀有天体

SDSS DR8海量光谱中包含许多有研究价值的稀有天体,如特殊白矮星(DZ,DQ,DC)、碳星、白矮主序双星、激变变星等,如何在海量光谱中自动搜寻稀有天体有着极其重要的意义。提出一种基于核密度估计和K-近邻(K-nearest neighbor, KNN)相结合的方法在SDSS DR8 信噪比大于5的546 383个恒星光谱中搜寻稀有天体。首先对光谱进行高斯核密度估计,选取概率最小的5 000个光谱作为稀有类,概率最大的300 000个光谱作为普通类,然后进行KNN分类,同时也将5 000个稀有光谱的K个最近邻也作为稀有的天体,结果共有21 193条光谱。为了方便分析,对这些光谱聚类后进行人工检查。这些光谱主要包括由于数据缺失、红化、流量定标不准引起的问题光谱、行星状星云、没有物理联系的光谱双星、类星体、特殊白矮星(DZ,DQ,DC)、碳星、白矮主序双星、激变变星等。通过和SIMBAD,NED,ADS及一些主要的文献交叉验证,我们新发现了3个DZ白矮星、1个白矮主序双星、2个伴星为G型星的激变变星,3个激变变星的候选体、6个DC白矮星,1个DC白矮星候选体和1个 BL Lacertae(BL lac)候选体。还发现了1个有CaⅡ三重发射线和MgⅠ发射线的DA白矮星和1个光谱上表现出发射线的晚M恒星但测光图上像是一个星云或星系。     

海量星系光谱中的超新星候选范围自动约减

超新星是恒星世界中已知道的最剧烈的天文现象之一,但目前发现的超新星数量相比于已探测到的数百亿天体而言又是有限的,所以有必要寻找快速高效的超新星搜寻方法或辅助手段。拟在Ⅰa型超新星统计特征描述的基础上提出了一种海量星系光谱下Ⅰa型超新星候选体选择范围自动约减的方法。该方法首先对Ⅰa型超新星模板PCA分析获得特征谱,并获得每条待检星系光谱的低维超新星特征描述,然后通过引入样本的局部孤立性因子进行离群搜索,最后获得总样本数的1%作为继续搜寻证认超新星候选体选择的初始范围。实验表明该方法有效可行,这一方法在海量光谱中自动去除大量不含超新星的星系光谱,为超新星的进一步搜寻证认和后续观测提供了较可靠的候选范围,从而成为直接利用光谱巡天的海量数据获得超新星的高效途径。     

基于信息熵的变星光谱快速识别方法

变星对人类研究宇宙的起源与发展具有重要意义,对于变星研究的困难首先源于对变星的筛选和识别,即如何从海量恒星光谱数据中有效识别变星光谱。传统的异常数据定义试图通过不同的方式寻找异常数据与一般模式之间的偏差,进而予以定量分析和筛选。然而,这种方法的时间复杂度过大,且结果存在不可理解和无法解释的问题。文章利用熵可以反映系统有序程度与稳定程度的特性,引入信息熵作为衡量数据集一般模式的标准,提出了基于信息熵的变星光谱快速识别方法。该方法显著降低了算法的时间复杂度,有效地消除了人为主观因素对识别结果的影响。采用国家天文台提供的Sloan数字巡天数据实验验证了该方法的可行性和有效性。     

SDSS-DR10中WDMS光谱的自动搜索研究

SDSS-DR10是美国SLOAN巡天望远镜发布的最新数据,包含了首批APOGEE光谱。这些海量的天文光谱除了可以用来探寻银河系的结构和进行多波段证认外,还蕴藏着包括白矮主序双星在内的特殊天体。白矮主序双星是一类特殊的双星系统,它由两颗主序星演化而来,包含了中低质量恒星演化的终点—白矮星,以及M矮星。白矮主序双星对于密近双星的演化和参数研究有积极的意义。目前针对这类特殊天体的发现主要使用测光筛选结合后期观测证认的方法,不但准确率低,而且需要耗费较多的人工处理时间,无法满足在海量光谱数据中快速发现目标天体的需要。提出一种适用于在海量天文光谱中自动、快速发现白矮主序双星的方法。该方法针对SDSS的DR10数据,使用改进的遗传算法对海量光谱进行自动识别,寻找白矮主序双星候选体。实验共发现了4, 140个白矮主序双星,通过交叉证认,其中24个是未被收录的新的源。验证了遗传算法在天文数据挖掘和自动搜索方面的有效性,为在海量光谱中快速发现特殊天体提供了另一途径。该方法也可用于在其他巡天望远镜的海量光谱中进行特定天体的自动识别。提供了新发现的白矮主序双星的赤经、赤纬等信息,补充了现有的白矮主序双星光谱库。     

早M型矮恒星光谱聚类方法与分析

大规模光谱巡天项目如LAMOST等产生了海量极具研究价值的观测数据,如何对此数量级的数据进行有效的分析是当前的一个研究热点。聚类算法是一类无监督的机器学习算法,可以在不依赖于领域知识的情况下对数据进行处理,发现其中的规律与结构。恒星光谱聚类是天文数据处理中一项非常重要的工作,主要对海量光谱巡天数据按照其物理及化学性质分类。针对LAMOST巡天中的早M型矮恒星的光谱数据,使用多种聚类算法如K-Means,Bisecting K-Means和OPTICS算法做了聚类分析,研究不同聚类算法在早M型恒星数据的表现。聚类算法在一定程度依赖于其使用的距离度量算法,同时研究了欧氏距离、曼哈顿距离、残差分布距离和上述三种聚类算法搭配下的表现。实验结果表明：(1)聚类算法可以很好地辅助分析早M型矮恒星的光谱数据,聚类产生的簇心数据和MK分类吻合得非常好。(2)三种不同聚类算法表现不尽相同,Bisecting K-Means在恒星光谱细分类方面更有优势。(3) 在聚类的同时也会产生一些数量较少的簇,从这些簇中可以发现一些稀有天体候选体,相对而言OPTICS适合用来寻找稀有天体候选体。     

基于EMD方法的混沌时间序列预测

将经验模态分解(EMD)方法引入到非线性数据处理中,提出用EMD分解后的数据进行混沌预测的方法.通过Duffing方程和Lorenz系统的非线性响应预测实例表明,EMD分解后的信号和原始信号相比具有较小的最大Lyapunov指数,可提高预测时间和长时预测精度. 关键词： EMD 混沌 预测     

NIR光谱的LLE-PLS非线性建模方法及应用

传统的偏最小二乘(PLS)建模方法不能有效反映近红外(NIR)光谱与分析样本的物理化学性质之间存在的非线性关系。局部线性嵌入(LLE)是一种新的非线性降维方法,属于流形学习方法,它能有效地发现高维数据中的本真低维结构。结合LLE和PLS,提出一种近红外光谱非线性建模的新方法,并用于建立丹参多酚酸盐柱层析过程中丹酚酸B含量的回归校正模型。该方法首先用LLE对NIR光谱数据降维,再用PLS建立校正模型。结果表明,与多元散射校正、一阶导等预处理方法结合PLS建模比较,参数优化后的LLE-PLS方法能更准确地预测丹酚酸B的含量,其交叉验证均方根误差为0.128 mg·mL-1、决定系数为0.998 8。基于NIR光谱及LLE-PLS建模,可实现丹参多酚酸盐柱层析过程的在线检测。     

基于高光谱图像技术的苹果粉质化LLE-SVM分类

苹果粉质化程度是衡量其内部品质的一个重要因素,采用了高光谱散射图像技术进行苹果粉质化的无损检测。针对高光谱散射图像数据量大的特点,提出了局部线性嵌入(local linear embedded,LLE)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的用于检测苹果粉质化的新分类方法。LLE是一种通过局部线性关系的联合来揭示全局非线性结构的非线性降维方法,能有效计算高维输入数据在低维空间的嵌入流形。对降维后的高光谱数据采用SVM进行分类。将LLE-SVM分类方法与传统的SVM分类方法比较,仿真结果表明,对高光谱数据而言,用LLE-SVM得到的训练精度高于单纯使用SVM的训练精度;降维前后,分类器的测试精度变化不大,波动范围不超过5%。LLE-SVM为高光谱散射图像技术进行苹果粉质化无损检测提供了一个有效的分类方法。     

基于LLE-SVR的鸡蛋新鲜度可见/近红外光谱无损检测方法

鸡蛋新鲜度是反映鸡蛋内部品质的一个重要指标。为了能够实现鸡蛋新鲜度的快速无损检测,利用微型光纤光谱仪采集鸡蛋550～950 nm的透射率光谱曲线,与鸡蛋的哈夫单位值进行了定量分析。通过不同的预处理方式分别结合偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)与支持向量回归(support vector regression, SVR)建立模型,比较了不同模型的预测结果,发现一阶微分结合SVR能够实现较好地预测,且利用SVR建模要优于PLSR。为了提高运算效率,减少无用信息对建模的不良影响,分别利用线性降维主成分分析法(principal component analysis, PCA)与非线性降维局部线性嵌入(locally linear embedding, LLE)对一阶微分后的光谱数据降维,比较两种降维方法的预测效果,得出了LLE降维要优于PCA降维,其训练集和预测集的相关系数与均方根误差分别为92.2%,7.21和91.1%,8.80,训练集交叉验证的均方根误差相比减少了0.79。实验结果表明,利用局部线性嵌入结合支持向量回归进行非线性建模,能够提高鸡蛋新鲜度的预测能力,表明该方法对鸡蛋新鲜度的可见/近红外光谱检测可行。     

基于局部线性嵌入的特征融合方法在岩石破裂 状态分类的应用*

为了获取岩石破裂过程有效的声发射信号特征,更好的对岩石破裂状态进行分类,提出一种基于流形学习算法的LLE特征融合方法进行数据降维。以红砂岩为研究对象设计室内单轴压缩实验采集信号,然后对原始声发射信号预处理并对信号进行特征提取,以时域、频域下的特征向量重新组合成一组新的多维特征向量,采用线性主元(PCA)和流形学习LLE算法分别进行降维。比较两种算法降维后融合特征的聚类效果二维和三维分布图,使用LLE算法降维后,四种状态分布相对更近,呈一条水平线趋势,且各状态交叉混叠数目较少,第一状态没有一个样本错判,且四个状态相比于PCA降维后的聚类效果更集中。再比较两种算法降维后融合特征的敏感度之和,LLE算法融合特征敏感度之和远大于PCA算法,说明经过LLE算法降维后得到的融合特征更多地表征了原始信号包含的局部信息同时证明了LLE算法相比PCA算法具有更好的聚类效果。最后经LLE特征融合下的砂岩破裂状态分类实验验证,融合特征后的识别率相对单一的时域特征识别提高了6%。表明该方法能显著提高岩石破裂状态分类的识别率,降维性能相对突出。     

Determination of largest lyapunov exponents of vocal signal: Application to unilateral laryngeal paralysis

It has been shown that voice signal abnormalities, particularly in unilateral laryngeal paralysis (ULP), are not always randomly distributed and that "statistical" indexes of regularity, such as jitter and shimmer, may be unreliable in these cases. The techniques of nonlinear dynamics, particularly phase portraits, have been used to demonstrate that some of the abnormalities observed were the consequence of nonlinearity of glottic function. From a theoretical point of view, determination of Lyapunov exponents allows quantification of the complexity of the phase portraits. The authors studied vocal signals recorded in 12 normal subjects and 26 patients with ULP and calculated the largest Lyapunov exponent (LLE). In normal subjects, LLE mean value was 0.380 (SD = 0.182). In patients with ULP, LLE mean value was 0.570 (SD = 0.337). The difference is significant at P = 0.031. Determination of LLE was compared to more "classical" indexes such as jitter and oral airflow during phonation. A principal component analysis showed that information contained in LLE was not redundant but complementary to the other parameters.     

On the gauge equivalence of the Landau-Lifshitz and the nonlinear Schrödinger equations on symmetric spaces

The gauge equivalence between a generalized Heisenberg spin chain (G/H) in the classical and continuum limit and the nonlinear Schrödinger equation (NLSE), with special attention to noncompact groups, is established. It has been demonstrated that noncompact groups allow a richer spectrum of possible reductions of the Heisenberg system to the NLSE. Some specialities of the model with nontrivial boundary conditions are discussed. The gauge equivalence between single-axis anisotropic Landau-Lifshitz equations (LLE) and isotropic LLE is briefly discussed.     

基于高光谱散射图像技术的UVE-LLE苹果粉质化分类

利用高光谱散射图像技术研究了苹果的粉质化无损检测.提出了一种无信息变量消除法和局部线性嵌入相结合的苹果粉质化分类的新方法.经无信息变量消除法筛选后的波段降为全谱的23.5%.将波段选择后的原始图像数据用局部线性嵌入降维作为偏最小二乘判别分析的输入变量并建模.无信息变量消除法与局部线性嵌入相结合算法和局部线性嵌入降维方法得到的粉质化分类测试准确度分别是79.0%和79.0%|无信息变量消除法与平均反射法相结合和平均反射法特征提取得到的是77.4%和75.8%.结果表明,无信息变量消除法与局部线性嵌入想结合的方法可以大大地降低高光谱散射图像的数据量,同时保证了分类准确度,为在线检测、分类和高光谱数据的存储提供了一种实时、有效的方法.     

Hysteresis-induced bifurcation and chaos in a magneto-rheological suspension system under external excitation

The magneto-rheological damper(MRD) is a promising device used in vehicle semi-active suspension systems, for its continuous adjustable damping output. However, the innate nonlinear hysteresis characteristic of MRD may cause the nonlinear behaviors. In this work, a two-degree-of-freedom(2-DOF) MR suspension system was established first, by employing the modified Bouc–Wen force–velocity(F –v) hysteretic model. The nonlinear dynamic response of the system was investigated under the external excitation of single-frequency harmonic and bandwidth-limited stochastic road surface.The largest Lyapunov exponent(LLE) was used to detect the chaotic area of the frequency and amplitude of harmonic excitation, and the bifurcation diagrams, time histories, phase portraits, and power spectrum density(PSD) diagrams were used to reveal the dynamic evolution process in detail. Moreover, the LLE and Kolmogorov entropy(K entropy) were used to identify whether the system response was random or chaotic under stochastic road surface. The results demonstrated that the complex dynamical behaviors occur under different external excitation conditions. The oscillating mechanism of alternating periodic oscillations, quasi-periodic oscillations, and chaotic oscillations was observed in detail. The chaotic regions revealed that chaotic motions may appear in conditions of mid-low frequency and large amplitude, as well as small amplitude and all frequency. The obtained parameter regions where the chaotic motions may appear are useful for design of structural parameters of the vibration isolation, and the optimization of control strategy for MR suspension system.     

基于NIR分析和模式识别技术的玉米种子识别系统

模式识别技术及数据挖掘方法已成为化学计量学的研究热点。近红外(NIR)光谱分析以其快速、简便、非破坏性等优势广泛应用于光谱信号的处理和分析模型的建立。文章基于五种不同的模式识别方法:局部线性嵌入(LLE),小波变换(WT),主成分分析(PCA),偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM),利用NIR技术建立了玉米种子的模式识别系统,并将其应用于108玉米杂交种和母本178种子的近红外光谱样品。首先利用LLE,WT,PCA,PLS进行消噪或降维,然后运用SVM进行分类识别,而一模支持向量机(1-norm SVM)算法直接进行分类识别。三个不同NIR光谱范围的数值实验显示:PCA+SVM,LLE+SVM,PLS+SVM识别效果甚佳,而WT+SVM和1-norm SVM方法也有较高的分类精度。实验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性,为利用近红外光谱和模式识别技术进行种子识别研究提供了理论依据和实用方法。