瞬變?cè)醋詣?dòng)識(shí)別方法與證認(rèn)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著現(xiàn)代天文觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展，天文瞬變?cè)吹难蔡煊^測(cè)與研究成為了國(guó)際天文領(lǐng)域中的前沿課題之一。我國(guó)正在興建中的GWAC（地基廣角相機(jī)陣）是國(guó)家空間科學(xué)天文衛(wèi)星SVOM的地基觀測(cè)系統(tǒng)，具有大視場(chǎng)和高時(shí)間采樣率的特點(diǎn)，它的科學(xué)目標(biāo)之一即為光學(xué)瞬變?cè)吹乃褜ぃòㄙゑR暴）。該科學(xué)目標(biāo)對(duì)GWAC數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的速度提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，本文主要從瞬變?cè)吹淖詣?dòng)快速識(shí)別和瞬變?cè)吹膶?shí)時(shí)交叉證認(rèn)兩方面出發(fā)，初步實(shí)現(xiàn)了GWAC快速實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理的需求。
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2、研究主要內(nèi)容包括：⑴瞬變?cè)吹淖詣?dòng)快速識(shí)別。為了從殘差圖像上的噪聲源當(dāng)中識(shí)別出稀有的瞬變?cè)?，本文使用了機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督式分類技術(shù)隨機(jī)森林算法。在訓(xùn)練分類模型之前，需要對(duì)瞬變?cè)吹奶卣鬟M(jìn)行準(zhǔn)確表達(dá)，目前國(guó)際上主流的表達(dá)方式是通過(guò)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)（point-spread function, PSF）對(duì)星像的外形輪廓進(jìn)行擬合，以此來(lái)提取用于構(gòu)建分類模型的特征參量，但這對(duì)于在數(shù)據(jù)處理時(shí)間上要求更高的GWAC來(lái)說(shuō)，很難滿足其需求。為此本文提出了等光度測(cè)量

3、的特征表達(dá)方法，試圖加快分類模型識(shí)別瞬變?cè)吹乃俣?。基于等光度測(cè)量法，本文實(shí)現(xiàn)了對(duì)星像輪廓特征的另一種準(zhǔn)確描述，在此基礎(chǔ)上從實(shí)際星像輪廓仿真構(gòu)建的訓(xùn)練樣本中提取的特征參量訓(xùn)練出來(lái)的分類模型不僅與國(guó)際主流分類模型具有基本相同的正確識(shí)別率，而且數(shù)據(jù)處理速度也獲得顯著提升，每幅圖像的瞬變?cè)醋R(shí)別時(shí)間為6.9秒左右，完全滿足了GWAC在15秒之內(nèi)完成數(shù)據(jù)快速處理的需求。除此之外，由于瞬變?cè)词翘煳挠^測(cè)中的相對(duì)稀有事件，為了遵循寧多勿漏的原則，在構(gòu)建訓(xùn)

4、練樣本時(shí)使用了較低信噪比的瞬變?cè)磾?shù)據(jù)，該策略不可避免會(huì)給瞬變?cè)吹淖R(shí)別結(jié)果帶來(lái)一些噪聲，本文對(duì)此加入了自動(dòng)過(guò)濾判斷條件，在不遺漏的情況下提升了瞬變?cè)醋R(shí)別結(jié)果的純度。⑵瞬變?cè)吹膶?shí)時(shí)交叉證認(rèn)。通過(guò)上述瞬變?cè)吹淖詣?dòng)快速識(shí)別，得到的瞬變?cè)春蜻x體均處于孤立狀態(tài)，即不同時(shí)間觀測(cè)的屬于同一目標(biāo)源的候選體處于彼此互不關(guān)聯(lián)的狀態(tài)。為進(jìn)一步對(duì)候選體進(jìn)行歸類操作和詳細(xì)地篩選與證認(rèn)，提出了基于 Web開發(fā)框架的Django平臺(tái)實(shí)現(xiàn)后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)管理和前端網(wǎng)頁(yè)交互展示