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机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升. 相似文献
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利用SDSS光谱,研究了IRAS卫星亮红外源星表中的盘状星系中的恒星形成性质,并着重探讨了棒对星系核区恒星形成活动的影响.利用星族合成的方法得到了每个样本星系核区的恒星组成性质、恒星形成活动的强度等信息,并比较了星系整体和核区恒星形成性质的差异.得到的结论:除去相互作用,样本中的棒星系显示出比非棒旋星系更强的核区恒星形成活动和更多的年轻星族成分. 相似文献
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《天文学进展》2018,(4)
星系形态与星系的形成和演化有着密切的联系,因此星系形态分类(galaxy morphology classification)成为研究不同星系物理特征的重要过程之一。斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)等大型巡天计划产生的海量星系图像数据对星系形态的准确、实时分类提出了新的挑战,而深度学习(deep learning)算法能有效应对这类海量星系图片的自动分类考验。面向星系形态分类问题提出了一种改进的深度残差网络(residual network, ResNet),即ResNet-26模型。该模型对残差单元进行改进,减少了网络深度,并增加了网络宽度,实现了对星系形态特征的自动提取、识别和分类。实验结果表明,与Dieleman和ResNet-50等其他流行的卷积神经网络(convolution neural network, CNN)模型相比,ResNet-26模型具有更优的分类性能,可应用于未来大型巡天计划的大规模星系形态分类系统。 相似文献
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低表面亮度星系(Low Surface Brightness Galaxy, LSBG)的特征对于理解星系整体特征非常重要, 通过现代的机器学习特别是深度学习算法来搜寻扩充低表面亮度星系样本具有重要意义. LSBG因特征不明显而难以用传统方法进行自动和准确辨别, 但深度学习确具有自动找出复杂且有效特征的优势, 针对此问题提出了一种可用于在大样本巡天观测项目中搜寻LSBG的算法---YOLOX-CS (You Only Look Once version X-CS). 首先通过实验对比5种经典目标检测算法并选择较优的YOLOX算法作为基础算法, 然后结合不同注意力机制和不同优化器, 构建了YOLOX-CS的框架结构. 数据集使用的是斯隆数字化巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)中的图像, 其标签来自于$\alpha.40$-SDSS DR7 (40%中性氢苜蓿巡天与第7次数据发布的斯隆数字化巡天的交叉覆盖天区)巡天项目中的LSBG, 由于该数据集样本较少, 还采用了深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGAN)模型扩充了实验测试数据. 通过与一系列目标检测算法对比后, YOLOX-CS在扩充前后两个数据集中搜索LSBG的召回率和AP (Average Precision)值都有较好的测试结果, 其在未扩充数据集的测试集中的召回率达到97.75%, AP值达到97.83%, 在DCGAN模型扩充的数据集中, 同样测试集下进行实验的召回率达到99.10%, AP值达到98.94%, 验证了该算法在LSBG搜索中具有优秀的性能. 最后, 将该算法应用到SDSS部分测光数据上, 搜寻得到了765个LSBG候选体. 相似文献
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基于半解析模型和SDSS DR4(Sloan Digital Sky Survey Data Release 4),研究了环境对星系性质的影响.通过对以颜色、恒星形成率和恒星质量的带权重的相关函数的测量,发现半解析模型在颜色和恒星质量上与SDSS数据符合得比较好,而恒星形成率则在SDSS数据中表现为与环境无关.此结论证实了半解析模型对星系中部分性质与环境关系的预测,但对于恒星形成率为何与环境无关仍有待研究. 相似文献
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随着天文探测技术的快速发展, 海量的星系图像数据不断产生, 能够及时高效地对星系图像进行形态分类对研究星系的形成与演化至关重要. 针对传统的星系形态分类模型特征选择困难、分类速度慢、准确率受限等难题, 提出一种以Inception-v3神经网络为主干结构, 融合压缩激励(Squeeze and Excitation Network, SE)通道注意力机制的星系形态分类模型. 该模型在斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)样本的测试集准确率高达99.37%. 旋涡星系、圆形星系、中间星系、雪茄状星系与侧向星系的F1值分别为99.33%、99.58%、99.33%、99.41%与99.16%. 该模型与Inception-v3、MobileNet (Mobile Neural Network)和ResNet (Residual Neural Network)网络模型相比, SE-Inception-v3宽度和深度优势表现出更强的特征提取能力, 可以高效识别不同形态的星系, 为未来大型巡天计划的大规模星系形态分类问题提供了一种新方法. 相似文献
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基于COSMOS(Cosmic Evolution Survey)/Ultra VISTA(Ultra-deep Visible and Infrared Survey Telescope for Astronomy)场中多波段测光数据,利用质量限选取了红移分布在0z3.5的星系样本.通过UVJ(U-V和V-J)双色图分类判据将星系分类成恒星形成星系(SFGs)和宁静星系(QGs).对于红移分布在0z1.5范围内且M*1011M⊙的QGs来说,该星系在样本中所占比例高于70%.在红移0z3.5范围内,恒星形成星系的恒星形成率(SFR)与恒星质量(M*)之间有着很强的主序(MS)关系.对于某一固定的恒星质量M*来说,星系的SFR和比恒星形成率(s SFR)会随着红移增大而增大,这表明在高红移处恒星形成星系更加活跃,有激烈的恒星形成.相对于低质量的星系来说,高质量的SFGs有较低的s SFR,这意味着低质量星系的增长更多的是通过星系本身的恒星形成.通过结合来自文献中数据点信息,发现更高红移(2z8)星系的s SFR随红移的演化趋势变弱,其演化关系是s SFR∝(1+z)0.94±0.17. 相似文献
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《天文学进展》2015,(3)
活动星系核的能量反馈是星系形成理论模型中的一个重要物理过程,与星系所处的暗物质晕质量、星系中央大质量黑洞吸积率等因素有关。当前的半解析模型预测活动星系核反馈机制主要有两种模式:射电模式和类星体模式,前者主要发生在大质量暗晕中央的大质量星系中,后者主要由较小质量星系并合导致。利用斯隆数字化巡天(SDSS)提供的目前最大的类星体光谱观测样本,结合基于SDSS构建的星系群(团)表,从统计上分析了类星体的热光度和暗晕质量的分布情况。初步分析结果显示,在大质量暗晕中,类星体的热光度和所在暗晕的质量没有相关性,类星体所在暗晕的质量分布很广,进一步证实了高光度的类星体并不存在于大质量的暗晕中。 相似文献
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提出一种基于机器学习的食双星光变曲线自动分类算法。首先对数据进行预处理,将食双星光变曲线数据归一化,并通过滤波/插值降低噪声;其次使用快速傅里叶变换提取频率信号作为特征向量;最后利用特征向量训练支持向量机获得自动分类模型。使用Python实现算法并抓取CALEB和GCVS数据验证,分析特征向量、支持向量机核函数与惩罚系数对分类正确率的影响,优化后所得分类模型正确率达到92.8%(训练集)和89.0%(测试集),最后使用所得分类模型对第3方数据进行分类,正确率为88.8%,结果证明提出的分类算法的有效性。 相似文献
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《天文学报》2017,(3)
基于Sloan Digital Sky Survey(SDSS)数据,采用van den Bosch等发展的自适应方法从星系样本中挑选出中央星系及其卫星星系,然后研究卫星星系速度弥散与中央星系/卫星星系属性的关系.和之前的研究一致,卫星星系平均速度弥散随着中央星系质量增大而增大,并且红中央星系所在星系群的速度弥散比蓝中央星系要大.发现平均而言,在红中央星系周围,卫星星系的速度弥散和其质量之间没有明显关联.但是在蓝中央星系周围,质量大的卫星星系速度弥散偏大,而红卫星星系的速度弥散要比蓝卫星星系偏大.进一步的研究表明,在相同的暗晕中,卫星星系速度弥散和卫星星系质量并不相关.有意思的是,如果红中央星系周围同时有红和蓝卫星星系,那么红卫星星系的速度要小,对其中的物理机制进行了初步的探讨.此外还发现,若中央星系周围只有红或蓝(质量大或小)的卫星星系时,有红(或质量大)的卫星星系所在的暗晕的速度弥散要大于有蓝(或者质量小)的卫星星系的暗晕,这表明卫星星系属性对于暗晕质量测量是有影响的. 相似文献
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星系的结构和形态能够反映星系自身的物理性质,其形态的分类是后续分析研究的一个重要环节.EfficientNet模型使用复合系数对深度网络模型的深度、宽度、输入图像分辨率进行更加结构化的统一缩放,是一种新的深度网络优化扩展方法.将该模型应用于星系数据形态的分类研究中,结果表明基于EfficientNetB5模型的平均准确率、精确率、召回率以及F1分数(精确率与召回率的调和平均数)都在96.6%以上,与残差网络(Residual network, ResNet)中ResNet-26模型的分类结果相比有较大的提升.实验结果证明EfficientNet的深度网络优化扩展方法可行且有效,可应用于星系的形态分类. 相似文献
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《天文学进展》2017,(1)
极亮红外星系(ULIRGs)是指红外(IR,8~1000μm)光度L_(IR)10~(12)L_⊙的一类星系。研究表明,红移z≈2处极亮红外星系是大质量(M_*10~(11)M_⊙)、富尘埃和强恒星形成(大于100 M_⊙·a~(-1))的特殊星系。极亮红外星系可分成活动星系核起主导作用的源和恒星形成占主导的星系。恒星形成主导的源,中红外光谱有明显的多环芳香烃辐射;而活动星系核主导的星系,光谱呈现出幂律形式并有很强的硅线吸收。极亮红外星系的静止光学波段形态存在多样化,既有并合结构特征,又有椭圆形态。这类星系很可能是近邻大质量宁静星系的前身星系。介绍了红移z=2附近极亮红外星系的各种物理性质的研究进展,如形态和结构、光谱特征、成团性、尘埃分布和形成机制等,以及阐述了该领域未来的研究方向。 相似文献
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基于NASA/IPAC河外星系数据库(NASA/IPAC Extragalactic Database,NED)和Sloan数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)第8次释放的数据(The Eighth Data Release,DR8),对星系团Abell 85(以下简称A85)的2倍动力学特征半径2r_(200)内的光度函数(Luminosity Function,LF)进行了研究.研究表明,A85的光度函数在Sloan巡天5个波段用Schechter函数均能拟合得很好.在u、g和z波段光度函数都显示出1个下凹.早型星系r波段的两个最佳拟合参数(r波段特征绝对星等和暗端的陡度)分别为M_r~*=-21.14_(-0.17)~(+0.17)mag,α=-0.83_(-0.14)~(+0.12),晚型星系为M_r~*=-21.98_(-0.98)~(+0.84)mag,α=-1.5_(-0.35)~(+0.24).早型星系的特征星等暗于晚型星系,而暗端比晚型星系要平坦得多.早型星系的光度函数在-20.5~-20.0 mag下凹.将1.5r_(200)范围内的星系按距离团中心的远近划分为3个环状区域,发现距离团中心越近,光度函数的暗端越陡,特征星等越亮. 相似文献
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《天文学报》2015,(5)
基于COSMOS(Cosmic Evolution Survey)天区的多波段测光数据和HST(Hubble Space Telescope)近红外高分辨率观测图像,利用质量限(恒星质量M*≥1010.5M⊙)选取了362个红移分布在1≤z≤3的星系样本,并对这些大质量星系的形态特征进行了分类研究.来自UVJ(U-V和V-J)双色图分类系统、目视分类系统、非模型化分类系统(基尼系数G和矩指数M20)和模型化分类系统(S′ersic index,n)的分类结果彼此相一致.相比较于恒星形成星系(SFGs),通过UVJ双色图定义的宁静星系(QGs)表现出致密的椭圆结构,而且G和n值偏大,但M20和星系有效半径(re)偏小.不同星系分类系统(双色图分类系统、非模型化分类系统和模型化分类系统)定义的SFGs和QGs样本,都明显存在星系的大小随红移的演化关系,这种演化趋势QGs比SFGs更剧烈,而且不依赖于星系分类方法的选择. 相似文献
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《天文研究与技术》2020,(2)
各类大型巡天项目产生了海量的天文数据,因此,需要研究适用于大规模数据的光谱自动处理方法。传统的基于谱线检测或BPT(Baldwin, Phillips, Terjevich)诊断图的星系光谱分类方法难以直接应用于星系光谱自动分类,相比之下,基于机器学习的光谱自动分析更适用于海量天文数据的分类研究。提出一种基于双层聚类的星系光谱分析方法。第1层采用k均值聚类算法将星系光谱分为吸收线星系和发射线星系,第2层使用CLARA(Clustering LARge Applications)聚类算法将发射线星系聚为5簇。对LAMOST DR5的星系数据进行实验,结果表明:(1)第1层k均值聚类能够成功将星系光谱分为吸收线星系和发射线星系,聚类簇与基于谱线检测的分类结果基本一致。(2)第2层CLARA聚类结果能够在BPT图中反映出不同的星系类型。(3)光谱聚类结果与颜色星等图分类存在预期的相关性。(4)k均值聚类和CLARA聚类能够适用于大规模数据自动分析处理,聚类结果能够很好地反映星系的物理性质和演化过程,簇心数据可以为光谱自动分类系统提供模板。 相似文献
18.
卫星星系是研究星系形成的有力探针.近期的研究指出,中央星系是椭圆星系时,其卫星星系数目比旋涡星系多.为了探究这种差异,采用了新一代流体动力学模型(The Next Generation Illustris Simulations,简称TNG模拟)中TNG300-1的数据,选择了恒星质量范围为1010M⊙·h-1Mc1012M⊙·h-1的中央星系,同时根据星系的核球质量与星系的恒星质量的比值(B/T)将这个范围的中央星系划分为旋涡星系和椭圆星系.使用统计学的方法进行分析后发现:当控制暗晕质量分布,使得不同形态的中央星系所处的暗晕的质量分布完全相同时,卫星星系分布存在新的差异,即旋涡星系的卫星星系数目更多.这一结论和观测结果相反,产生这一差异的主要原因是:旋涡星系的卫星星系包含更多的冷气体,使得旋涡星系的卫星星系恒星形成效率更高. 相似文献
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利用赫歇尔空间望远镜的H-ATLAS(Herschel Astrophysical Terahertz Large Area Survey)SDP(Science Demonstration Phase)天区从紫外到亚毫米波段数据,结合星族合成方法和尘埃模型,计算了星系的红外总光度.在此基础上,分别针对强恒星形成星系和弱恒星形成星系,研究了利用紫外光度、红外光度和Hα谱线计算得到的恒星形成率(Star Formation Rate,SFR)的差异以及导致差异的内在物理起因.发现对于恒星形成活动强的星系,这3种恒星形成率指针给出的结果基本一致,弥散较小、只是在高恒星形成率端,利用紫外光度算得的恒星形成率比利用Hα谱线流量算得的恒星形成率略微偏小;而在低恒星形成率端,紫外光度指针偏大于Hα谱线指针;红外光度指针与Hα谱线指针在两端无明显偏差.对弱恒星形成星系,紫外光度、Hα谱线和红外光度3种恒星形成率指针存在明显的差异,且弥散较大.利用紫外光度和Hα谱线计算得到的恒星形成率的弥散和系统偏差随着星系年龄、质量的增加而增大.系统偏差增大的主要原因是利用紫外连续谱斜率β定标恒星形成活动较弱星系的消光时,高估了这些星系的紫外消光,使得消光改正后的紫外光度偏大.另外,MPA/JHU(Max Planck Institute for Astrophysics/Johns Hopkins University)数据库中弱恒星形成星系的恒星形成率SFR(Hα)比真实值偏低. 相似文献