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1.
2.
山西数字遥测地震台网于2000年10月1日投入考核运行,为使数字遥测地震台网与模拟地震台网测定的时、空、强地震参数顺利接轨,尽快发挥数字资料在日常工作中的效益,将山西数字遥测地震台网产出的资料与模拟地震台网产出的资料作了全面细致的对比分析,研究了它们之间的相关程度、一致性、差异性。结果表明,数字地震观测系统比模拟地震观测系统具有更高的拴震率,得出山西数字遥测地震台网产出的资料与模拟地震台网产出资料相关性较好、定位结果在误差范围之内、符合《数字地震及前兆观测技术规范》要求的结论。 相似文献
3.
在R和I波段对Mkn 501进行了测光观测,并结合历史文献得到Mkn 501在近30年间的光学、红外和射电等多个波段的光变曲线;讨论了光变与色指数之间的关系,发现色指数(B—V)与(B—R)之间有强相关,相关系数r=0.73.利用DCF方法分析了多波段光变的相关性,发现B波段与4.8GHz和红外波段的光变存在一定的正相关,利用CLEANest方法对B波段的光变曲线进行频谱分析,结果表明Mkn 501的光变曲线存在2个可能的周期,即(10.06±0.04)年和(21.60±0.17)年. 相似文献
4.
恒星质量是恒星物理以及恒星系统动力学研究中一个不可或缺的参量.双星轨道拟合是获取恒星(动力学)质量的最可靠途径,而绝大部分恒星的质量仍然需要通过恒星质光关系来估计,因此,通过拟合恒星动力学质量和光度数据得到经验质光关系的工作具有重要意义.尽管主序星的Ⅴ波段质光关系由于金属丰度的影响而具有一定的弥散性,但有研究表明这种影响主要限于恒星质量小于 0.6M_⊙的情况.对于较大质量的主序星,近年来的观测拟合研究积累了比较充分的动力学质量和Ⅴ波段光度数据,从而为显著改进上述质光关系提供了可能.利用一个能合理分配两个不同量纲观测量权重的拟合方法,根据 203 颗恒星的动力学质量和光度数据给出了主序星的Ⅴ波段经验质光关系,该结果对此前结果的改进不仅具有统计显著性,而且其对恒星质量估计的相对误差已达到约 5%.因此,该结果不仅可以用于开展有关恒星物理或恒星系统动力学方面的统计性研究,而且对具体实际多星系统的长期动力学研究和短期定位研究等也有应用价值. 相似文献
5.
从大量文献资料中收集了6个低峰频blazars(BL Lacertae、0235+164、OQ530、0716+714、3C 345及3C 273)最近30多年来在4.8 GHz、8 GHz、14.5 GHz、22GHz和37 GHz最完备的光变数据.利用离散相关函数法对这6个源的相关性及延迟进行分析,利用结构函数法对6个源的光变曲线的光变周期和光变时标进行分析并对其光变幅度进行比较分析.分析结果显示:在光变幅度方面,0716+714和0235+164在6个blazars中的光变幅度相对较大,3C 345和OQ 530次之,3C 273和BL Lacertae的光变幅度相对较小;多波段的延迟分析显示0235+164在相邻两波段之间都显示高频波段要超前于低频波段的变化趋势,3C 345整体呈现出高频波段滞后于低频波段的变化趋势.其余blazars分析结果显示在部分射电波段之间呈现出高频波段要超前于低频波段的变化趋势,而在其余射电波段之间却呈现出高频波段滞后于低频波段的变化趋势;结构函数法的分析结果显示3C 345的光变时标、拟合斜率及光变周期与其它5个低峰频blazars相比都偏大,这表明3C 345的活动性与其它5个源相比较弱,这表明在3C 345内部可能存在与其它5个低峰频blazars不同的物理过程. 相似文献
6.
7.
从Sloan数字巡天第2批释放的数据(SDSS DR2)中选择了395个在r波段亮于15等的面向晚型旋涡星系作为样本,研究了盘的颜色梯度与结构参数的关系.结果表明:盘的颜色梯度与盘的绝对星等(质量)无关;盘的颜色梯度与盘的尺度有关,越大的盘颜色梯度越陡;盘的颜色梯度与盘的颜色有关,越蓝的盘颜色梯度越陡;盘的颜色梯度与盘的表面亮度有关,越亮的盘颜色梯度越陡,并简单讨论了盘的颜色梯度与各结构参数的相关关系对晚型旋涡星系盘恒星形成历史的约束. 相似文献
8.
9.
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
10.
星系团研究涉及面极广,此处仅简介光学研究的若干方面。全文分为两篇,本篇中介绍星系团表、星系团的大尺度分布、星系团的一般性质;第二篇中将介绍团星系的演化、环境与星系形态,并作简要的展望。 相似文献