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。     

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。     

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。     

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。     

一种重复观测低信噪比光谱的处理方法

目前我国LAMOST光谱巡天已发布超过760万条的天体光谱,对其中大量的低信噪比光谱的处理一直是业内公认的难题。针对天体光谱中重复观测的光谱,提出了一种新的处理方法。该方法的主要内容为：对每一组重复观测光谱,选择其红移值的差距在一定范围内的组别,然后使用一种基于信噪比加权的最优叠加方法来提高光谱的信噪比。通过对LAMOST DR4中所有重复观测光谱进行处理,证明该方法对于提高低信噪比重复观测光谱的信噪比十分有效。使7 571组恒星光谱的信噪比达到参数测量的标准,3 357组类星体和星系光谱的信噪比得到提高,平均提高率为56.38%;并且获得了43 021个双星候选体。     

A型恒星光谱线指数岭回归有效温度的预测分析

天文光谱线指数数据能够较好地保留着恒星的物理特征信息,为此借助线指数特征数据构建多参数模型,有利于更好地回归分析数据的共变关系及谱线的内在规律。世界上光谱获取率最高的施密特天文望远镜LAMOST发布的观测光谱都已经过标记,利用天文可视化工具分析这些标记的恒星光谱线指数会产生预测因子自相关,多元线性回归时因变量存在共线性,导致方差较大、得到最小二乘回归系数不稳定,虽不影响使用回归的有效性,但较难从回归方程中得到独立预测因子的评估系数。利用LAMOST巡天光谱数据中A型恒星Lick线指数为数据源,选取有效温度T_eff为7 000～8 500 K,取信噪比大于50的光谱特征值实现回归分析恒星参数T_eff值,经箱线图呈现DR5星表中,A型光谱86 097条具备T_eff值大样本光谱数据的整体分布,统计分析26种线指数的特征值后,选取分布相似且带宽为12 Å的kp12,halpha12和hgamma12字段,减少解释线指数变量的数目,优化冗余变量方差膨胀因子（VIF）系数。实验选取两两变量间观测数据集,局部拟合回归散点、同样的数据源使用散点图的总体轮廓生成高密度散点图,利用色差透明性突出显示数据密集区域。结果表明多元线性回归和岭回归算法都能从低分辨率光谱中确定A型恒星的有效温度,但经过共线性数据分析有偏估计实验,使用岭回归分析寻找最佳模型,能更准确地确定恒星有效温度,进而得到预测A型恒星有效温度及谱线回归特性。     

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LAMOST光谱的恒星大气物理参数估计

基于实测光谱的恒星大气物理参数估计是探索恒星本质的首要任务。随着郭守敬望远镜(LAMOST)进入正式巡天阶段,正以前所未有的速度获取海量的恒星实测光谱数据,这为星系研究带来了新的机遇和挑战。由于LAMOST是多目标光纤光谱天文望远镜,获取的光谱噪音比较大。光谱前期处理中的波长定标和流量定标精度不高,导致光谱存在微小畸变,这些都大大增加了恒星大气物理参数测量的难度。如何对LAMOST实测光谱的恒星大气物理参数进行自动测量是迫切期待需要研究的一个重要课题,关键是如何消除噪声,提高恒星大气物理参数的测量精度和鲁棒性。提出了一个测量LAMOST恒星光谱大气参数的回归模型(SVM(lasso))。基本思路是:首先使用Haar小波对光谱信号进行滤波,抑制光谱中噪声的不利影响,最大限度地保留光谱判别信息。然后采用lasso算法进行特征选择,选取与恒星大气物理参数相关性强的特征。最后将选择的光谱特征输入支持向量机回归模型对恒星大气物理参数进行估计,该模型对光谱畸变和噪音的容忍性比较好,提高了测量的精确度。为了验证上述方案的可行性,在33 963条LAMOST先导巡天恒星光谱库上作了实验研究,三个恒星大气物理参数的精度分别为log Teff:0.006 8dex,log g:0.1551dex,[Fe/H]:0.104 0dex。     

基于XGBOOST的恒星光谱分类特征数值化

恒星光谱分类是研究恒星的基础性工作之一,常用的光谱分类是基于20世纪70年代Morgan和Keenan建立起来的并逐步完善的MK分类系统。然而基于MK规则的交互式决策分类系统对处理海量天文光谱数据存在着一定的困难。目前光谱巡天一般采用的自动化分类则是模版匹配方法而忽略对谱线特征的测量。怎样自动、客观地提取海量光谱中的分类特征并应用这些特征进行分类可以对天体的物理化学性质的统计分析至关重要。针对此问题,通过机器学习和计算光谱的谱线指数结合的方法,提取光谱特征,并通过大数据分析定量地确定对光谱特征谱线的分类判据（数值化）,确定每一类光谱具有物理意义的特征谱线的强度分布。首先对LAMOST DR4恒星光谱测量其谱线指数作为输入,光谱的分类标记采用官方发布的分类结果。使用XGBoost算法进行自动分类及特征排序,从而获得已知或未知的对于分类决策最为敏感的谱线。首先,选取高信噪比（S/N>30）、被LAMOST标记为B,A,F和M的恒星光谱数据,总计约414万个。然后,对光谱数据计算谱线指数从而使其得到降维处理,过滤冗余信息。其次,将处理后的恒星光谱数据随机划分为训练集和测试集,通过适当调整算法参数,用训练集得到所需要的分类决策树模型,用测试集测试其稳定性和可用性,以防止出现过拟合,同时使用算法自带函数进行提取分类特征。最后,输出并整理实验中算法所得的决策树模型,并挑选其概率比较大的分支作为最终的决策树模型。通过实验,可以发现在固定参数下,XGBoost所得的模型有一定的自适应性,较少受数据集影响,总体准确率可达88.5%;同时其所输出的分类决策树与已知的特征较为吻合,而且可以获得基于大数据的、数值化的特征谱线对应分类的范围,为完善基于特征的分类提供定量的规则。     

基于FFCNN的二维恒星光谱分类

天体光谱处理中的一项基本任务是对大量的恒星光谱进行自动分类。到目前为止,恒星光谱的分类工作多是基于一维光谱数据。该研究打破传统的天体光谱数据处理流程,提出了基于二维恒星光谱分类的方法。在LAMOST(the large sky area multi-object fiber spectroscopic telescope)的数据处理流程中,所有的一维光谱都是由二维光谱抽谱、合并得来。二维光谱是由光谱仪产生的图像,包括蓝端图像和红端图像。基于LAMOST二维光谱数据,提出了特征融合卷积神经网络（FFCNN）分类模型,用于二维恒星光谱的分类。该模型是一个有监督的算法,通过两个CNN模型分别提取蓝端图像和红端图像的特征,然后将二者进行融合得到新的特征,再利用CNN对新特征进行分类。所使用的数据全部来源于LAMOST,我们在LMOST DR7中随机选择了一批源,然后获得了它们的二维光谱。一共有14 840根F,G和K型恒星的二维光谱用于FFCNN模型的训练,其中包括7 420根蓝端光谱和7 420根红端光谱。由于三类恒星光谱的数量并不均衡,在训练的过程中分别为每类恒星光谱设置了不同权重,防止模型出现分类失衡现象。同时,为了加快模型收敛,对二维光谱数据采用Z-score归一化处理。此外,为了充分利用所有样本,提高模型的可靠度,采用五折交叉验证的方法验证模型。3 710根二维光谱用作测试集,使用准确率、精确率、召回率和F1-score来对FFCNN模型的性能进行评价。实验结果显示,F,G和K型恒星的精确率分别达到87.6%,79.2%和88.5%,而且它们超过了一维光谱分类的结果。实验结果证明基于FFCNN的二维恒星光谱分类是一种有效的方法,它也为恒星光谱的处理提供了新的思路和方法。     

不同光谱型的低分辨率恒星光谱在不同信噪比条件下视向速度测量精度的分析

恒星的视向速度对于研究银河系的演化结构和动力学有很重要的意义,同时也是寻找变源和特殊天体的一种手段。不同的研究对其测量精度有不一样的要求。使用模板匹配的方法计算不同类型的低分辨率可见光波段恒星光谱的视向速度精度,从而为不同方面的科学研究提供有效可靠的参考。分别选取不同光谱型高信噪比的美国斯隆巡天恒星光谱,并加以噪声来模拟不同信噪比条件下的恒星光谱。通过分别计算这些恒星样本的视向速度,定量分析了各种类型的恒星在不同信噪比条件下能达到的视向速度测量精度。同时,还就白矮星的视向速度测量精度进行了分析。结果显示,对于相同信噪比的早型恒星的视向速度测量精度远没有晚型恒星的测量精度高,尤其是A型星的视向速度测量标准误差是K型星和M型星的5~8倍。分析其原因,主要是由于不同类型恒星的具有不同宽度的谱线所导致的。因此对于具有更宽谱线的白矮星光谱的视向速度测量误差更大,可达50 km·s-1。以上结论将为恒星科学研究提供很好的参考。     

基于LASSO算法的恒星α元素丰度估计方法研究

主要研究了一种新的基于LASSO算法的恒星α元素丰度估计方法。海量恒星的α元素(O, Mg, Si, Ca 和Ti)丰度信息将有助于我们了解银河系的演化进程。但目前从中低分辨率光谱中确定α元素丰度的方法主要是模板匹配法,但该方法算法复杂,优化参数较为困难且对噪声敏感,因此有必要研究新的方法。实验结果显示,LASSO算法对ELODIE光谱的α丰度的估计精度为0.003(0.078)dex。为验证光谱分辨率变化对LASSO算法结果的影响,我们首先用ELODIE光谱通过高斯卷积得到了分辨率为42 000, 21 000, 10 500, 4 200和2 100的光谱,然后使用LASSO算法估计α元素丰度,精度分别为0.003 3(0.078)dex,-0.05(0.059)dex,-0.007(0.060)dex,0.008 0(0.069)dex和-0.004 5(0.067)dex。上述结果证明LASSO算法对分辨率变化不敏感。为验证LASSO算法对信噪比变化的鲁棒性,使用ELODIE光谱分别构造了信噪比为30, 25, 20, 15和5的光谱。LASSO算法在上述数据集上的精度分别为-0.002(0.076)dex, -0.09(0.073)dex, 0.003 6(0.075)dex, 0.007 6(0.078)dex 和-0.009(0.08)dex,因而LASSO算法对信噪比变化不敏感。因此,LASSO算法适用于低分辨率低信噪比的LAMOST和SDSS光谱。LASSO算法在SDSS光谱上的估计精度为0.003 7(0.097)dex,而在球状星团和疏散星团成员星上的结果显示LASSO算法给出的丰度与文献给出α丰度值误差在1σ以内。因此,LASSO算法能够用于估计恒星的α元素丰度。     

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。     

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。