| 基于机器学习的单脉冲搜索候选体识别对FAST观测CRAFTS数据的应用研究 |
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| 引用本文： | 张彬,游善平,谢晓尧,于徐红,梁楠.基于机器学习的单脉冲搜索候选体识别对FAST观测CRAFTS数据的应用研究[J].天文学进展,2023(3):415-428. |
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| 作者姓名： | 张彬 游善平 谢晓尧 于徐红 梁楠 |
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| 作者单位： | 1. 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室/网络空间安全学院;2. 贵州师范大学数学科学学院;3. 中国科学院-贵州师范大学FAST早期科学数据中心;4. 中国天眼联合研究中心贵州师范大学分中心 |
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| 基金项目： | 贵州省科学技术基金(黔科合基础-ZK[2021]重点020,黔科合J字LKS[2010]38号)； |
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| 摘 要： | 单脉冲搜索作为脉冲星探测的有力工具，在探测旋转射电暂现源以及快速射电暴中扮演着重要角色。为了从海量的射电巡天数据中快速筛选出最有价值的单脉冲搜索候选体，候选体识别已经从早期启发式阈值判断发展到基于机器学习自动识别。对于FAST观测，研究了基于机器学习的单脉冲搜索候选体识别应用到CRAFTS (the commensal radio astronomy FAST survey)超宽带脉冲星数据的性能表现。在评估过程中，使用单脉冲事件组识别(SPEGID)和单脉冲搜索器(SPS)两类自动识别方法，通过7种不同机器学习分类器对CRAFTS基准数据集产生的单脉冲搜索候选体进行自动识别；作为对比，也使用了启发式阈值判断的方法 (RRATtrap和Clusterrank)。结果表明，SPEGID具有最好的性能表现(最高的F1-score值95.1%、次高的召回率95.4%、最低的假阳性率4.7%),SPS具有最快的筛选速度(平均每小时筛选4 010个候选体)。通过对比分析结果，探讨了如何基于FAST观测数据开展高效的单脉冲搜索候选体识别。
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| 关 键 词： | 单脉冲搜索 候选体识别 机器学习 脉冲星 FAST CRAFTS |
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