基于自适应径向基神经网络的类星体光谱自动识别方法

通过对光谱的研究来识别和认证类星体是天文学研究中的重要方法。文章提出了一种对类星体光谱进行自动识别的自适应径向基神经网络(RBFN)方法。该方法包括以下几个步骤: (1)先将训练样本归一化,再利用PCA变换进行降维,获得样本特征向量; (2)设计出K均值聚类算法与梯度下降法相结合的径向基神经网络结构的基本模型,再用SSE(sum of squares error)误差函数进行判断,对RBFN隐含层的神经元进行自动调节,直至满足给定误差阈值; (3)用训练得到的参数对用于测试的样本中的类星体光谱进行识别。该方法不但克服了经典RBFN算法选择隐层神经元数目的困难,而且还提高了对类星体识别的稳定性和正确率。研究结果对于大型光谱巡天所产生的海量数据的自动处理具有重要意义。     

中等亮类星体的光变

研究了极限星等为Ｂ＝１７．６的中等亮类星体样本的光亮。以Ｑ〉３．０作为变的判据，大约有１／３的类本被探测到有光变；     

基于最近邻方法的类星体与正常星系光谱分类

随着高质最CCD传感器技术的日渐成熟与广泛应用,以及许多大型巡天计划的相继实施,天体数据量极大,因此天体观测数据的自动识别、分析问题首当其冲.文章在原始测量空间使用最近邻方法(NN)研究了正常星系与类星体光谱的识别问题.正常星系和类星体属于河外天体,一般距离地球较远,其观测光谱会受到许多干扰,所以这两类天体光谱的分类在...     

类星体PKS 1510-089射电流量周期特性分析及黑洞质量估计

基于Metshovi射电观测数据库获得的PKS 1510-089在22 GHz射电波段从1991到2005年的流量变化数据,利用χ2评估方法分析其周期性,得到3.2年的变化周期,与先前报道的1.8年有所不同.通过复原折叠周期计算了它与光变曲线的相对误差,得到3.2年的误差26.8%要比1.8年的误差30.3%小.最后,利用薄吸积盘理论估算了PKS 1510-089的中心黑洞质量下限,并对粘滞系数和多普勒因子进行了讨论.     

A Recent Application of Detection and Estimation Practices in Radio and Radar Astronomy

Very-long-baseline-interferometry tests of the exploding Quasar 3C-279 show conclusively the presence of two components that are moving apart at six times the speed of light. These truly super-light velocities of material objects are shown to be consistent with a cosmological distance of 3 billion light years and a sub-light Einsteinian abstract mathematical velocity of 0.95C. Supposed difficulties in accepting the results of these tests are resolved.     

一种基于交叉相关的类星体的红移测量方法

给出了一种新的类星体光谱的红移测量方法。首先,利用提取出的发射谱线信息确定一组红移候选;然后,按这些红移候选将静止模板光谱红移,计算所得光谱与目标光谱的相关值;最后,确定最大相关值对应的红移候选为目标光谱的红移。相对于已有的基于谱线匹配的方法,此方法的性能受谱线提取效果的影响较小。实验结果表明： 此方法的鲁棒性较好,性能优于基于谱线匹配的方法。     

类星体3C 273 X射线波段周期特性分析

收集了Ariel V ssI、GINGA、EXOSAT及RXTEX卫星在X射线波段（2-10keV）的观测数据点1059个,获得了类星体3C273从1976年至2008年的历史光变曲线。利用Jurkevich方法及DCF方法计算并分析了类星体3C273的光变周期,结果表明,3C273在X射线波段的光变周期为14.45±0.15年。此外,针对这一光变周期结果,用双黑洞模型对其中心黑洞质量进行了估算和讨论。     

一种新的光谱特征提取方法

研究了天体光谱的特征提取问题,这是光谱自动处理中的一个关键环节.通过特征提取,不仅能够约简数据、减少冗余,而且亦能抑制噪声干扰,对识别系统的精度和效率均有重要影响.提出了一种基于空间转换和分解的特征分析模型(STP),基于此,可实现对常用光谱特征提取方法的分析,例如,无监督的主成分分析(PCA),小波变换(Wavele...     

Chemical enrichment at high redshifts

We have tried to understand the recent observations related to metallicity in Ly-α forest clouds in the framework of the two component model. The model consists of mini-halos having circular velocities smaller than ∼ 55 km s⁻¹, with no star formation and galactic halos with higher circular velocities ≤ 250 km s⁻¹, having clouds, star formation and consequent metal enrichment. We find that even if the mini-halos were chemically enriched by an earlier generation of stars, to have [C/H] ≃ −2.5, the number of C IV lines with column density >10¹² cm⁻², contributed by the mini-halos, at the redshift of 3, would be only about 10% of the total number of lines, for a chemical enrichment rate of (1 + z)⁻³ in the galaxies. Recently reported absence of heavy element lines associated with most of the Ly-α lines with HI column density between 10^13.5 cm⁻² and 10¹⁴ cm⁻² by Lu et al [13], if correct, gives an upper limit on [C/H]= −3.7, not only in the mini-halos, but also in the outer parts of galactic halos. However, the mean value of 7×10⁻³ for the column density ratio of C IV and HI, determined by Cowie and Songaila (1998) for low Ly-α optical depths, implies an abundance of [C/H]= −2.5 in mini-halos as well as most of the region in galactic halos. The redshift and column density distribution of C IV has been shown to be in reasonable agreement with the observations.     

一种基于PCA和Hough变换的类星体自动识别方法

确定类星体的红移是类星体识别的一个重要目标。由于过去类星体发射谱的静止发射谱模板主要靠天文学家的先验知识得到 ,因此采用模板匹配的方法效果一般不太理想。本文的主要工作有以下二个方面 :(1 )选用了主分量分析方法构造类星体静止发射谱的模板 ,这样 ,模板来源于实际光谱 ,而不是依赖于天文学家的推断 ,因此更加接近实际情况 ;(2 )用二维Hough变换来自动确定红移值。尽管理论上来说 ,只有一个红移参数需要确定 ,但观测发现 ,在大多数情况下发射峰的强度同时发生了变化 ,故在Hough变换中加入强度比例因子作为另一个参数 ,这样可有效提高正确识别率。实验证明 ,本文所提出的方法是可行的 ,正确识别率可达 90 %左右。