马氏距离度量LAMOST早型星光谱的分类研究

随着天文大数据不断积累,我国大天区多目标光纤光谱望远镜LAMOST已完成6年的大规模巡天观测,获得DR5数据集已达到900多万条光谱,其中含有观测比例较低的早型恒星光谱,具备重要的研究价值。利用准确的恒星分类模板库可提升恒星的分类精度与可靠性,由于LAMOST第一年的巡天光谱中并没有完整覆盖B型恒星包含的所有子类型,造成后续观测数据分类的子类型范围受限。依据LAMOST已发布DR5数据中B型恒星光谱为研究对象,选取ELODIE发布的B型恒星实测光谱模板库来检测LAMOST在用的分类光谱。首先完成ELODIE发布37条B型光谱模板的相关性分析,去掉相关性弱的三条光谱后,筛选出ELODIE 34条B型恒星实测模板作为中心,通过计算LAMOST DR5发布的绝大多数被标记为B6型（7 662条）和B9型（3 969条）实测光谱的马氏距离,经有监督聚类LAMOST早型恒星光谱数据,标记13个子类型在涵盖B2-B9子类的34条ELODIE光谱模板中的分布。经线性分析判别每条谱线子类型的类内距离,确保波长覆盖范围和分辨率与LAMOST数据完全一致,去掉距离数值偏差较大的数据,计算相应子类的平均谱线,得到LAMOST源于DR5观测数据早型B型恒星的13条子类型光谱分类模板,为后期完善模板提供较好的参考性。     

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。     

基于残差分布度量的M矮星细分类研究

恒星光谱分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性质进行分类。利用残差分布度量的方法对LAMOST巡天中观测到的 M矮星光谱进行细分类研究。残差分布度量是一种光谱间的距离度量方法,计算光谱之间的距离时,先将两条光谱进行归一化处理,之后计算对应波长采样点处的残差,最终以残差分布的标准差作为光谱之间的距离。使用LAMOST DR2中释放的M矮星光谱进行细分类实验。实验结果表明,残差分布度量方法能比较准确地对M矮星光谱数据进行细分类。还研究了信噪比、离群点以及残差标准化系数等因素对分类结果的影响。     

基于局部均值的K-近质心近邻光谱分类

天体光谱包含着许多重要的关于天体的物理和化学信息,如天体表面的有效温度、重力加速度以及化学丰度等,天体光谱的处理和分析对天文研究具有重要的科学意义。一些大型巡天计划的实施(如SDSS,LAMOST等)使我们获得了海量的天文光谱数据,因此天文光谱数据的自动分类成为重要的科学研究课题,然而面对如此海量的光谱数据,一些传统的光谱自动分类方法已经不适用,迫切需要寻找高效率的光谱自动分类技术。研究了基于局部均值的K-近质心近邻(local mean-based K-nearest centroid neighbor,LMKNCN)算法在恒星(Star)、星系(Galaxy)和类星体(Quasar,QSO)的光谱分类中的应用。LMKNCN算法的基本思想是根据近质心近邻原则,从每一类训练样本集中为待测样本点选取k个近质心近邻点,然后根据每一类中所选取的k个近质心近邻点的均值点到待测样本点x的距离来判别x的所属类别。针对美国SDSS-DR8的天体光谱数据,对比了K-近邻、K-近质心近邻、LMKNCN三种算法在恒星、星系和类星体的光谱分类中所表现的性能,结果表明三种方法中,LMKNCN算法对这三种光谱的识别率高于其他两种算法或者与其相当,而且其平均分类正确率高于另外两种算法,特别是在类星体的识别率上表现的更好。表明了该算法对天文光谱大数据的快速处理和有效利用具有重要的意义。     

一种基于Map/Reduce分布式计算的恒星光谱分类方法

天体光谱中蕴含着非常丰富的天体物理信息,通过对光谱的分析,可以得到天体的物理信息、化学成分以及天体的大气参数等。随着LAMOST和SDSS等大规模巡天望远镜的实施,将会产生海量的光谱数据,尤其是LAMOST正式运行后,每个观测夜产生大约2~4万条光谱数据。如此海量的光谱数据对光谱的快速有效的处理提出了更高的要求。恒星光谱的自动分类是光谱处理的一项基本内容,该研究主要工作就是研究海量恒星光谱的自动分类技术。Lick线指数是在天体光谱上定义的一组用以描述光谱中谱线强度的标准指数,代表光谱的物理特性,以每个线指数最突出的吸收线命名,是一个相对较宽的光谱特征。研究了基于Lick线指数的贝叶斯光谱分类方法,对F,G,K三类恒星进行分类。首先,计算各类光谱的Lick线指数作为特征向量,然后利用贝叶斯分类算法对三类恒星进行分类。针对海量光谱的情况,基于Hadoop平台实现了Lick线指数的计算,以及利用贝叶斯决策进行光谱分类的方法。利用Hadoop HDFS高吞吐率和高容错性的特点,结合Hadoop MapReduce编程模型的并行优势,提高了对大规模光谱数据的分析和处理效率。该研究的创新点为：(1) 以Lick线指数作为特征,基于贝叶斯算法实现恒星光谱分类;(2) 基于Hadoop MapReduce分布式计算框架实现Lick线指数的并行计算以及贝叶斯分类过程的并行化。     

基于网格聚类分析LAMOST恒星光谱与理论模型的差异

随着天文大数据时代计算科学的蓬勃发展,我国具备自主知识产权的国际天文界口径最大、光谱获取率最高的大视场望远镜LAMOST,已率先在国际上开拓并实现了同时观测几千个天体光谱的大规模巡天工作。自2011年巡天至2015年6月所获得的DR3光谱数据集目前已获取世界上最大的恒星参数星表。针对LAMOST第三期发布FGK恒星光谱的流量定标等相关数据,利用Kurucz模板光谱对应的参数空间划分网格,基于开源高效的数据处理R语言程序软件平台,设计了有监督的聚类中心,便于验证其理论参数网格的差异。处理LAMOST实测光谱经归一化后,选择距离量直接描述属性,采用欧氏距离分析判别光谱之间的相似度,选取相应的属性向量构造函数判断观测光谱和理论光谱差别的量级。实验表明：比对LAMOST实测FGK型恒星光谱数据与Kurucz理论模板库数据一致性以及参数测量的准确性,结果显示相同参数的光谱间特征谱线具有较好的一致性,从而得出LAMOST光谱测量物理参数质量较高,具备极好的可靠性,为后续恒星大气模型的改进提供相应的论证依据。     

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。     

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。     

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。     

LAMOST恒星分类模板间相似性度量分析

随着获取和收集天文光谱大数据能力的与日俱增,合理利用计算科学技术正确地分析海量光谱的处理方法及结果统计。前述工作采用了欧氏距离分析判别LAMOST实测光谱与模板之间相似度的研究,研究恒星分类准确性取决于高质量的模板光谱,选取LAMOST光谱在用的分类软件中183个恒星模板光谱,分别利用欧氏距离和马氏距离方法得出A,F,G,K和M型恒星模板间的均值和最大值,完成每条谱线相互之间的相关性分析,找出相对距离较大的模板及形成原因。相似度度量可视化实验数据结果表明模板之间具有一定的区分度,通过马氏距离分析模板间相似性能更进一步辨识出相近模板之间的细微差别,具备较优良的判别效果,证实了LAMOST现有分类的各模板间距离较均匀,且分类结果较为准确。该研究可进一步优化在用光谱分类模板,提升LAMOST恒星分类模板库的精确度和可信度。     

低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻方法

特殊恒星是金属丰度异常的恒星,其中包含的信息对于研究宇宙起源、太阳系的演变以及生命的演化都有着重要的意义。因此,特殊恒星的搜寻是国内外巡天项目中的重要目标。恒星光谱中包含着恒星的化学成分、物理性质以及运动状态等丰富的信息,它是开展恒星研究的重要依据。恒星的识别、分类以及特殊恒星的发现主要依据的是恒星光谱数据。随着LAMOST和SDSS等国内外大规模数字巡天项目的深入展开,恒星光谱的数据量达到了前所未有的高度,如此大的数据量为特殊恒星的发现提供了强有力的支撑。因此如何利用这些数据快速准确地发现特殊、稀少甚至于未知类型的恒星光谱是天文学研究的重要问题。数据挖掘是结合模式识别、机器学习、统计分析及相关专家背景知识,从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息的技术,其在处理大数据方面有着天然的优势,越来越多的数据挖掘方法被应用到巡天数据处理及分析之中。目前针对特殊恒星搜寻的数据挖掘算法主要包含随机森林、聚类分析以及异常值检测等,但随着巡天深度的拓展,观测的目标越来越暗,进而观测光谱的信噪比也随之变低。低信噪比光谱中存在着大量的无用信息,直接利用相关算法对其进行分析处理得到的结果往往存在很大的偏差。因此,如何从大量低信噪比恒星光谱巡天数据中有效地搜寻出特殊的恒星光谱,是当前面临的一个重要问题。由于低信噪比恒星光谱本身的特点,对于从中搜寻特殊恒星光谱的工作开展较少。为了解决此问题,在仔细研究光谱数据处理方法的基础上,针对低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻,提出了一种以主成分分析（PCA）和基于密度峰值聚类为基础的方法。该方法首先选取O,B,A,F,G,K和M各种类型的高信噪比恒星光谱,进行波长统一和流量插值后,利用主成分分析得到特征光谱;然后利用方差贡献率最大的前几个特征光谱对低信噪比的恒星光谱进行重构得到高信噪比的光谱;最后利用重构之后的高信噪比光谱进行聚类,聚类分析中得到的离群数据即为所要搜寻的特殊恒星光谱。在聚类时,考虑到恒星光谱数据本身的特点,采用了一种基于密度峰值的聚类方法来进行聚类及离群点的挖掘。实验表明,该方法能够在低信噪比的恒星光谱巡天数据中准确地搜寻出数量相对较少的特殊恒星。同时,也可应用于诸如LAMOST、SDSS等各种银河系巡天的光谱数据分析与挖掘中。     

基于光谱特征的恒星自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱自动识别与分类系统并给出了一种基于光谱特征的恒星自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成： (1)利用谱线小波特征进行恒星谱线整体估计和恒星Balmer线的检测;(2)利用吸收带小波特征进行吸收带位置和M型星特征频率检测;(3)根据以上检测结果进行发射线星、M型星和早型恒星识别。通过对(sloan digital sky survey, SDSS)(data release four, DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,方法具有对噪声鲁棒等特点,发射线星识别率达到97.5%,M型星识别率达到98.1%,早型恒星识别率达到96.8%,类星体和星系的误识别率低于2%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求。     

基于核岭回归方法的恒星大气物理参数的自动测量

我国大科学工程项目LAMOST巡天计划每观测夜能获取多达数万条天体光谱数据,天文学家通过对天体光谱的分析观察可以获取有效的天文信息用于天文学或天体物理学的研究。而针对海量数据,寻找自动方法分析天体光谱并进行天体各种物理参数的测量就具有重要研究意义和价值。这一课题也吸引了许多学者进行研究,但目前所尝试的算法和相应结果仍然需要进一步改进,针对这一需求深入研究了核岭回归(KRR)方法在恒星大气物理参数(包括有效温度、表面重力和金属丰度)自动测量方面的应用,特别是在我国大科学工程项目LAMOST所释放光谱数据上的应用。核岭回归是岭回归算法的进一步发展,而岭回归是最小二乘方法的一种变形,其具有解决高维多重共线性问题的能力。所以KRR方法适合于处理高维的天体光谱信息,从LAMOST的第五期释放数据中随机选择了2万条被识别为恒星的光谱数据用于实验测试,该数据既包含低信噪比数据,也包含高信噪比数据(g,r,i波段平均信噪比最低至6.7,最高到793)。首先,本文对光谱进行预处理,包括三个步骤:(1)利用小波变换对光谱数据进行去噪处理;(2)因为LAMOST采用的是后期修正的流量定标设计,所以还通过流量归一化来避免部分光谱流量值不准确的问题;(3)由于每条光谱维数高达数千维,利用主成分分析方法(PCA)对光谱进行了降维。然后,利用KRR方法建立了光谱数据和标准化后的三大参数值之间的回归模型。最后,通过设计进行不同的组合实验对KRR算法模型进行了测试分析,并与经典算法支持向量回归(SVR)进行了对比。综合所有实验结果显示KRR方法对应的有效温度、表面重力和金属丰度的测试平均绝对误差分别为82.9897 K,0.1858 dex和0.1211 dex,优于SVR的144.2308 K,0.1886 dex和0.1246 dex。特别是KRR在温度测试结果上有较大优势,由此表明KRR方法能够有效地应用于天体光谱特别是恒星光谱参数的自动测量处理中。     

基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱的自动识别系统。文章给出了一种基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成：(1) 利用小波变换的方法对观测光谱进行谱线特征提取;(2) 将提取出的特征和恒星谱线的特征模板进行相关匹配;(3) 根据相关匹配结果进行恒星光谱识别。通过对Sloan Digital Sky Survey (SDSS),Data Release Four (DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,该方法具有对噪声鲁棒等特点,正确识别率高达96.7%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行恒星和银河系的结构等研究提供帮助。     

基于轨迹聚类的天光光谱特征分析

天光背景扣除是LAMOST 1D光谱数据处理中重要的环节,其扣除好坏直接影响光谱产品质量,因此构造理想的超级天光光谱模型具有重要的意义。通常超级天光是由与目标天体同时观测的天光光纤光谱构造而成,同一区域的天光背景可能随着不同的观测时刻有着规律性的变化特征（如月相变化）,如果能充分分析并利用这些特征,可有效校正超级天光模型,从而提高减天光效果。轨迹聚类方法是一种分析目标随时、空变化特征的有效工具,针对LAMOST天光光谱中可能存在的变化规律,给出一种基于轨迹聚类的天光光谱特征分析方法。主要分以下三部分：首先是天光光谱的时序化描述。LAMOST pipeline采用且提供了每个观测天体的即时超级天光光谱,为了获取特定天区背景天光的光变特征,需选择天光光纤光谱以及扣除目标天体光谱的背景光谱,以5°视场（LAMOST望远镜视场）为单位,按观测日期MJD均匀分组,从而对特定区域的天光光谱进行了时序化表征;其次给出基于密度的天光光谱数据聚类算法STK-means。为解决随机参数导致收敛及聚类效果不理想的问题,在分析天光光谱时序数据特征的基础上,给出基于密度的相似性度量公式,并作为传统k-means聚类的初始参数选择依据,从而给出基于密度的天光光谱数据聚类算法STK-means;最后进行实验分析。实验验证了该方法的正确性和有效性以及不同初始参数K值的选择对聚类结果的影响。在此基础上,利用STK-means聚类方法,对LAMOST第一期巡天中一个完备小天区的天光光谱时序数据进行了轨迹特征分析,结果表明,除个别光谱质量较差或常说异常外,该特定区域的天光背景以农历每月十五、十六为中心向两边呈对称分布,反映了该区域观测过程中受月相的影响变化情况,该特征经量化后可为校正超级天光模型提供一种有效途径。同时,由于时序化描述过程中均匀采样的要求,该方法可适用于反银心、盘、晕等高天体数密度区域,而对于高银纬低数密度区域则需要更长时间的巡天观测。此外,该方法还可有效发现特定区域的离群(异常)天光光谱,为天文学家进一步分析提供珍稀样本。     

基于统计窗的恒星连续谱自动拟合方法

提出一种基于统计窗的恒星连续谱拟合方法。该方法将恒星光谱划分为若干个统计窗,在每个窗口内根据信噪比选取一定比例的流量点,然后对选出来的流量点进行低阶多项式迭代拟合,从而得到连续谱。实验表明,与其他方法相比,该方法得到的连续谱更接近于实际连续谱。该方法对SDSS中除M外的各种光谱型连续谱的拟合均具有很高的实用性和鲁棒性,对于郭守敬望远镜(LAMOST)先导巡天恒星光谱的连续谱拟合同样具有非常好的效果。