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。     

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.     

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。     

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。     

SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘

提出一套适用于在海量光谱中快速发现激变变星的方法。针对SDSS发布的DR8数据,尝试流型学习方法在海量光谱数据挖掘中的应用。首先使用非线性局部线性嵌入方法(LLE)对海量光谱数据进行降维,然后使用人工神经网络对低维数据进行分类,最后对较少数量的候选体进行人工证认。实验共发现了6个新的激变变星候选体,并与传统的PCA方法进行了比较,验证了LLE方法在天文数据挖掘中的可行性。     

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。     

基于反贝叶斯学习的WDMS光谱自动识别研究

天体光谱是天体物理学重要的研究对象,通过光谱可以获取天体的许多物理、化学参数如有效温度、金属丰度、表面重力加速度和视向速度等。白矮主序双星是一类致密的双星系统,对研究致密双星的演化特别是公共包层的演化有着重要的意义。国内外的大型巡天望远镜如美国斯隆望远镜以及中国的郭守敬望远镜,每天都产生大量光谱数据。如此海量的光谱数据无法完全用人工进行分析。因此,使用机器学习方法从海量的天体光谱中自动搜索白矮主序双星光谱,有着非常现实的意义。目前的光谱自动识别方法主要通过对已有的标签样本进行分析,通过训练得到分类器,再对未知目标进行识别。这类方法对样本的数量有明确的要求。白矮主序双星的实测光谱数量有限。若要通过有限的样本集准确学习白矮主序双星的光谱特征,不仅需要扩大样本数量,还需要提高特征提取和分类算法的精度。在前期工作中,通过机器学习等方法在海量巡天数据中识别了一批白矮主序双星的光谱,为该实验提供了数据源。使用对抗神经网络生成新的白矮主序双星光谱,扩大训练数据量至原数据集约两倍的数量,增强了分类模型的泛化能力。通过反贝叶斯学习修正损失函数,将损失函数的大小与样本的方差相关联,抑制了异常数据对模型造成的影响,提升了模型的鲁棒性,解决了由于训练样本集偏差带来的梯度消失以及训练陷入局部最优解等问题。该实验基于Tensorflow深度学习库。使用Tensorflow搭建的生成对抗网络具有较好的鲁棒性,并且封装了内部实现细节,使得算法得以更好地实现。除此之外,由Tensorflow搭建的卷积神经网络在该实验中用于分类准确度测试。实验结果表明,二维卷积神经网络能够利用卷积核有效地提取白矮主序双星的卷积特征并进行分类。基于反贝叶斯学习策略的卷积神经网络分类器在白矮主序双星原始数据及对抗神经网络生成光谱的识别任务中达到了约98.3%的准确率。该方法也可用于在巡天望远镜的海量光谱中搜索其他特殊和稀少天体如激变变星、超新星等。     

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。     

白矮主序双星光谱的参数自动测量研究

白矮主序双星是一类致密的双星系统, 主星是一颗白矮星,伴星是一颗小质量的M型主序星。白矮主序双星光谱的数量相对较少,但对该类天体的研究对于进一步理解密近双星的演化, 特别是公共包层演化的物理机制等重要的天体物理热点有积极的意义。SDSS-DR12是美国SLOAN巡天望远镜发布的最新数据,基于前期实验在其中发现的4, 140个白矮主序双星光谱,通过最小二乘法对这些光谱进行分解后,使用模板匹配方法,测量了这批样本中两个子星的基本参数,包括有效温度、重力加速度、金属丰度等,并对结果进行了分析和统计,进一步丰富了白矮主序双星模板库。白矮主序双星的参数测量的主要问题是计算量大,在实验中使用了GPU技术,提高了匹配效率,在海量光谱处理方向进行了有益尝试。实验结果表明该方法对大型巡天望远镜的海量光谱参数自动处理有较重要的应用价值。     

线指数特征空间内恒星光谱离群数据挖掘与分析

大规模光谱巡天将产生海量的光谱数据,为搜寻一些奇异甚至于未知类型的光谱提供了机会,对这些特殊天体的研究有助于揭示宇宙的演变规律和生命起源,巡天数据的离群数据挖掘有助于这些特殊的光谱的发现。利用线指数对光谱数据进行降维能够在尽可能多的保留光谱物理特征的同时,有效解决高维光谱数据聚类分析中运算复杂度较高的问题。提出了基于线指数特征的海量恒星光谱离群数据挖掘及分析的方法,以恒星光谱的Lick线指数作为光谱数据的特征,利用聚类搜寻离群数据的方法在海量光谱巡天数据搜寻离群数据,以此为基础并给出线指数特征空间内离群光谱数据的分析方法。实验结果证明：(1)以线指数作为光谱的特征值能快速的完成对高维光谱数据的离群数据挖掘,可以解决高维光谱数据运算复杂度高的问题;(2)该方法是在聚类结果上进行的离群数据挖掘,能够有效的挖掘出数量较少的发射线恒星、晚M型恒星、极贫金属星、缺失数据光谱等数据;(3)线指数特征空间的离群数据挖掘可以得到线指数特征空间内特殊恒星的发现规则。本文所提出的基于线指数特征的离群数据挖掘及分析方法可以应用到巡天数据的相关研究中。     

A method of searching for supernova candidates from massive galaxy spectra

This paper presents a novel spectroscopic method for searching for supernova candidates from massive galaxy spectra,which is expected to be applied to the Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST).This method includes mainly five steps.The first step is spectral preprocessing,including removing spectral noise using wavelet transform,spectral de-redshift,etc.The second step is decomposition of galactic spectra;we can get the galaxy component and supernova component and calculate the Supernova Statistical Characterization Vector (SNSCV) of each galaxy spectrum.The third step is to decrease samples in all the galaxy spectral datasets according to SNSCV of each spectrum,and to use the LOF (Local Outlier Factor)-based outlier detection algorithm to obtain the preliminary selected spectral data.The fourth step is template matching by cross-correlation,according to the matched results we get the secondary selected spectral data.Finally,we choose the final supernova candidates manually through checking the spectral features characteristic of a supernova.By the spectroscopic method proposed in this paper,thirty-six supernova candidates have been detected in a dataset including 294843 galaxy spectra from the Sloan Digital Sky Survey Data Release 7.Nine of these objects are detected first and the other twenty-seven have been reported in other publications (fifteen of which are detected and reported first by us).The twenty-four new super-nova candidates include twenty Ia type supernova candidates,three Ic type supernova candidates and one II type supernova candidate.     

基于时频谱特征的白酒品质分类方法研究

为了建立快速、准确的白酒品质鉴别方法,利用机器学习方法对不同品质的白酒建模。为了提取不同品质白酒的特征,使用离子迁移谱对不同品质白酒进行分析,构建了基于白酒离子迁移谱信号的特征向量,并对不同品质的白酒进行了识别与分类。白酒样本的离子迁移谱信号通过利用美国Excellims公司GA2100型电喷雾-离子迁移谱仪（ESI-IMS）采集获得,每一个离子迁移谱信号是强度随时间变化的时间序列信号;提取了原始数据离子迁移谱的时域特征谱峰。为了获得更全面的特征,对离子迁移谱数据进行了傅里叶变换并提取频域内的特征谱峰。同时为了表述信号变化的特征,计算了离子迁移谱的谱熵和过零率,构建N×9维的特征向量矩阵;使用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)分别对上述获得的特征进行了特征降维,其中使用PCA对特征向量矩阵降维后的前三维特征对整体特征的累计贡献率达到了95%,而使用LDA对特征向量矩阵降维后的前两维特征对整体特征的累计贡献率就达到了95%。因此,选择了LDA作为特征降维方法;最后,利用机器学习中的非线性分类器支持向量机(SVM)对白酒离子迁移谱数据进行分类研究。实验结果表明,在真酒和添加酒精的白酒二分类中,SVM方法正确分类率达到100%;而在真酒和分别添加10%,20%,30%,40%和50%酒精浓度的五种假酒的六分类中,SVM方法正确分类率达到99.7%。比较了逻辑回归(LRM)分类、模糊C均值分类(FCM)和K近邻分类(KNN)对白酒样本离子迁移谱分类实验结果。研究表明,对于离子迁移谱非常接近的真酒和添加酒精的白酒,基于频谱特征向量的SVM方法能够准确的区分开来,为白酒的品质鉴别提供了一种新的检测方法。