基于Transformer特征提取的A型恒星光谱子型分类算法

恒星光谱分类是恒星光谱分析的重要工作之一。我国大型巡天项目LAMOST能够获得海量的恒星光谱数据,为了对海量恒星光谱数据进行高效分类,特别是对恒星光谱子型数据进行分类,需要研究快速有效的恒星光谱自动分类算法。提出一种基于Transformer特征提取的混合深度学习算法Bert+svm(简记为Besvm)实现A型恒星光谱子型的自动分类。该算法将A型恒星光谱26个线指数作为输入特征,应用Bert模型对26个线指数进行更深层次的学习,通过学习26个线指数的内在关联,进而提取到更有利于A型恒星光谱子型分类的特征。提取好的新特征被输入到分类器算法支持向量机(简记为SVM)中,进而对A型恒星光谱的三个子型A1、 A2和A3进行自动分类。此前,SVM算法在恒星光谱分类任务中已经有过应用,一些衍生的SVM算法在恒星光谱分类任务中也有较高的分类正确率。相比从前应用到恒星光谱分类任务的SVM算法,我们的混合深度学习算法受数据的信噪比影响较小,使用低信噪比数据也能有较高的分类正确率,并且所用数据量较少。通过五组实验验证了该算法的有效性和优越性：实验1用来对比选择优秀的核函数,通过光谱数据的匹配实验,最终选择...     

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。     

基于质量估计的恒星大气参数的自动测量

近些年海量恒星光谱数据的获取使得恒星三个基本参数（表面有效温度Teff,表面重力log g,金属丰度[Fe/H]）的自动测量方法研究成为一个重要的研究课题,相应对恒星大气物理参数测量的研究将对科学家研究宇宙演化等重大科学问题具有重要的意义。但是目前国内外针对此问题所做的研究并不是很广泛深入,且已有的一些方法还不能够完全准确地估计出恒星的大气物理参数。因此本文研究了一种基于质量估计的恒星大气物理参数自动测量方法,该方法计算量比较小,其主要思想是首先建立一些质量分布,将原始光谱数据经过质量估计算法映射到新的质量空间,然后在质量空间利用支持向量机回归对恒星的三个基本物理参数进行估计。在实验中,从SDSS-DR8光谱数据库中选择部分实测光谱数据来进行训练和测试,并将该方法预测出的参数结果与SSPP给出的参数值进行了对比,取得了比较理想的结果。实验结果表明, 该研究方法的准确率更高,预测结果更稳定,训练所用的时间短,在恒星大气物理参数自动测量上是行得通的,可以有效地测量恒星的大气物理参数。     

利用带无标签数据的双支持向量机对恒星光谱分类

恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖掘。近年来,神经网络、自组织映射、关联规则等数据挖掘方法广泛应用于恒星光谱分类。在这些方法中,支持向量机(SVM)以其强大的学习能力和高效的分类性能而备受推崇。SVM的基本思想是试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。SVM在求解时,通过将其最优化问题转化为具有(QP)形式的凸问题,进而得到全局最优解。尽管该方法在实际应用中表现优良,但为了进一步提高其分类能力,有的学者提出双支持向量机(TSVM)。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TSVM提出后便受到研究人员的持续关注,并出现若干改进算法。在恒星光谱分类中,一般分类算法都是根据历史观测光谱来建立分类模型,其中最关键的是对光谱进行人工标注,这项工作极为繁琐,且容易犯错。如何利用已标记的光谱以及部分无标签的光谱来建立分类模型显得尤为重要。因此,提出带无标签数据的双支持向量机(TSVMUD)用以实现对恒星光谱智能分类的目的。该方法首先将光谱分为训练数据集和测试数据集两部分;然后,在训练集上进行学习,得到分类依据;最后利用分类依据对测试集上的光谱进行验证。继承了双支持向量机的优势,更重要的是,在训练集上学习分类模型过程中,不仅考虑有标记的训练样本,也考虑部分未标记的样本。一方面提高了学习效率,另一方面得到更优的分类模型。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量机SVM、双支持向量机TSVM以及K近邻(KNN)等传统分类方法相比,带无标签数据的双支持向量机TSVMUD具有更优的分类能力。然而,该方法亦存在一定的局限性,其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。该工作将借鉴海量数据随机采样思想,利用大数据处理技术,来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。     

一种新的活动星系光谱红移自动测量方法

星系红移的自动测量对进行大样本天文学研究如宇宙学大尺度结构研究具有重要意义。星系一般分为正常星系和活动星系两种,活动星系光谱一般具有较明显的发射线特征。文章提出了一种不用精确提取谱线而快速测量活动星系光谱红移的方法。该方法包括步骤：(1)对待测光谱进行去噪;(2)利用小波变换提取低频成分光谱,并用去噪后光谱减去低频谱得到残差谱;(3)计算残差谱的均方差,并保留大于阈值的波长集合(4)根据标准谱线表计算所有候选红移;(5)利用Parzen窗估计方法计算红移密度最大点,并在邻域内求均值确定最终红移。对模拟数据和SDSS DR7部分实测数据的测试表明,该方法是鲁棒的并且具有较高的红移测量正确率。     

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。     

SKLOF:一种新的超新星候选范围约减算法

超新星是宇宙学中的“标准烛光”, 其在星系中爆发的概率很低, 是一种特殊、稀少的天体, 只有在大量观测的星系数据中才有机会遇到, 而正处于爆发期的超新星会照亮其整个星系从而在观测获得的星系光谱中具有较明显的特征。但是, 目前已发现的超新星数量相对于大量的天体而言又是非常稀少的, 搜寻它们所用的计算时间成为能否进行后续观测的关键, 因此需要寻找高效率的超新星搜寻方法。对超新星候选范围进行约减的LOF算法的时间复杂度较高, 计算量大, 不适用于大规模数据集。为此通过对LOF算法进行改进, 提出了一种在海量星系光谱中快速约减超新星候范围的新方法(SKLOF)。首先对光谱数据集中离中心点近的数据点进行数据剪枝, 剪掉那些肯定不是超新星候选体的光谱数据对象, 然后利用改进的LOF算法计算剩余的光谱数据的孤立性因子并降序排列进行离群搜索, 最后获得超新星候选体的较小的搜索范围以便进行后续的证认。实验结果表明, 该算法十分有效, 不仅在精确度上有所提高, 而且相比于LOF算法还进一步缩短了算法的运行时间, 提高了算法的执行效率。     

基于神经网络的线指数恒星大气物理参数测量方法

通过人工神经网络的方法基于Lick线指数,来进行大气物理参数的测量,对Kurucz的合成光谱进行预处理以适应最后LAMOST光谱数据的要求,以Lick线指数与对应的大气物理参数为输入,用人工神经网络进行训练,得到训练模型通过DR8光谱数据进行测试,通过调整人工神经网络的相关参数来使实验效果达到最佳。结果证明,通过线指数人工神经网络的方法来进行大气物理参数的测量是可行的。     

基于二元PCA特征谱的星系光谱成分快速扣除

实际观测天体目标光谱如超新星和活动星系核光谱常常混有寄主星系成分,这对目标天体光谱的类别和性质证认识别会造成困难。文章提出了一种快速有效的称为二元PCA特征谱分解的星系扣除算法。该算法首先计算了星系样本模板库和超新星样本模板库各自的PCA特征光谱,然后对特征光谱组通过正交变换得到混合空间的一组标准正交基,进而利用混合光谱在该标准正交基上的分解系数计算该光谱在原特征光谱组的分解系数,获得星系超新星混合光谱的快速分解,系数计算也可通过SVD矩阵分解得到,但计算效率较低。实验表明,该方法优于常用的直接PCA投影重构分解方法,与另一种χ2模板拟合方法扣除星系成分相比,在保持分解效果基本不变的前提下,时间消耗则大大降低,从而使该方法可应用到大规模光谱数据处理中。     

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。