基于W几何形的恒星光谱分子带检测

研究关注由分子内部能级变化引起的光谱分子带的识别和检测,有助于研究恒星光谱类型和参数估计。首先从分子带的曲线趋势出发,运用曲线分析对分子带进行识别,并剔除具备W形但下降趋势明显的伪分子带。借鉴多类型多分类准则的识别思路,将检测出的分子带尖峰深度、W形宽度、曲线趋势和回升趋势四个参数作为训练特征。这四个参数综合考虑了始点变化速率、曲线变化趋势、极值点分布和曲线形状因素。其次,为了验证该方法的可行性与可靠性,利用LightGBM(light gradient boosting machine)模型分别对F型恒星光谱和分子带特征参数进行识别,准确率分别为97.62%和99.16%,进一步验证了所提取分子带的准确性。本工作不仅能挖掘出晚期恒星,提高数据标签的准确性,还能在准确识别的基础上,利用LightGBM机器学习模型检测未知型光谱自动识别晚期恒星,提高了识别效率并且减少了内存占用。

基于数据仓库的星系光谱分类

大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜(LAMOST)将被建成,会产生大量的星系光谱数据。根据天文数据的积累过程,我们设计基于数据仓库的星系光谱分类系统。文章首先介绍了星系光谱的特征,数据仓库的特点,在此基础上描述了建立基于数据仓库的星系光谱自动分类系统的步骤,并给出对该系统进行测试的结果。

基于熵学习机的恒星光谱分类（英文）

数据挖掘被广泛应用于恒星光谱分类。为了提高传统光谱分类方法性能,提出熵学习机(Entropybased Learning Machine,ELM)。在该方法中,熵用来刻画分类的不确定性。为了得到理想的分类结果,分类的不确定性应最小,基于此,可得ELM的最优化问题。ELM在处理二分类问题和稀有光谱发现等方面具有一定优势。SDSS中K型、F型、G型恒星光谱数据集上的比较实验表明:ELM在进行恒星光谱分类时,其分类性能优于k近邻(k Nearest Neighbor)和支持向量机(Support Vector Machine)等传统分类方法。

一种抗噪声的M型星视向速度测量方法

M矮星是银河系中最普遍的恒星,它们的运动状况能提供银河系演化的线索,视向速度(RV)是反映M矮星运动状况的重要参数之一。我国的大科学工程LAMOST巡天项目已经获得了数十万M型星光谱,测量这些恒星的视向速度需要自动、高效的程序。计算M矮星视向速度的一般方法是将观测光谱与模板光谱进行交叉相关得出。然而在实际处理过程中,由于本质上的不同或者噪声的影响,一些观测光谱和模板光谱错误匹配,从而使得这些光谱的视向速度测量产生偏差。为了减少噪声等因素的影响,对于信噪比较高、但局部有较强噪声的光谱,采用统计与经验特征相结合的方法选取光谱中的有效特征段、避开噪声污染的波段计算M型星的视向速度。利用该方法对LAMOST DR3 M型星星表中的部分实测光谱测量了视向速度,将之与APOGEE星表中的对应视向速度进行了对比。结果表明该方法有效地减少了局部噪声对视向速度的影响,提高了视向速度测量的准确率。

M矮星光谱型分类研究

M矮星的研究对于探索银河系的结构、演化以及搜寻地外生命有重要意义。获得M矮星的光谱型是一项重要的基础工作。本研究采用SLOAN DR7的M矮星样本,参考随机森林的特征重要性度量,提取M矮星可见光波段600～900nm之间的特征。提取的特征与现有的光谱分类程序Hammer中采用的特征进行对比增加了三个新的特征,并重新计算了模板的特征指数。对该方法测试结果表明,增加了新指数的程序光谱型分类结果准确度有很大提高,该方法已用于对LAMOST的M矮星光谱进行光谱型分类。

晚型星计算机自动光谱分类

在对恒星形成区（ＳＦＲ）中ＲＯＳＡＴ选弱发射线ＴＴａｕｒｉ星（ＷＴＴＳ）进行光谱证认的过程中，发展了一套基于北京天文台２．１６米光学望远镜及其ＯＭＲ卡焦光谱仪系统的晚型星中色散（５０Ａ／ｍｍ）光谱计算机自动光谱分类方法．对ＲＯＳＡＴ选ＷＴＴＳ候选作中晚型星进行自动光谱分类的结果表明，一般情况下，光谱型的分类精度可达±１个次级，个别源为±２个次级．该自动光谱分类方法同时适用于其他光谱晚型星．

贫金属星的重元素丰度Ⅱ.细致的光谱分析

本文确定了贫金属矮星和亚巨星的重元素丰度.基于高分辨率高信噪比光谱得到27颗样本星的锶、钇、锆、钡、镧、铈和铕丰度.主要结果为:(1)第一峰区元素锶-钇-锆显示了奇偶效应,在晕族星中钇相对于锶和锆过贫。(2)对[Fe/H]>-2.5的恒星钇丰度为常数([Y/Fe]=-0.06).(3)对于[Fe/H]<-1.7的样本星,随金属丰度减小钡过贫增加·(4)镧和铈相对于铁过贫.(5)在金属丰度-1.0>[Fe/H]>- 2.0 区间,铕表现过富.(6)对[Y/Fe],[Zr/Fe]和[Ba/Fe]存在约0.1dex的本质弥散.

恒星大气物理参数估计中的稀疏特征提取

随着斯隆数字巡天项目(SDSS)、欧空局GAIA和我国大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜(LAMOST)等项目的相继实施,拥有的恒星光谱数据量急速增加,由此导致基于光谱的恒星大气物理参数自动测量方法的研究成为天文光谱分析的重要课题之一[1]。探讨了恒星光谱特征提取的方法(Haar+lasso),其基本思想是首先使用Haar小波包对原始光谱进行多尺度分解,去除高频系数,选取低频系数作为光谱信息的描述;再采用lasso算法提取最优的特征;最后将最优特征输入非参数回归模型中对恒星大气参数进行自动测量。Haar小波可以较好地去除原始光谱信号中的高频噪声,对全频谱数据进行降维。lasso算法可以进一步剔除数据冗余,提取与物理参数相关度较强的特征。Haar+lasso方法提高了物理参数自动测量的准确性和运行效率。我们采用本文方案对SLOAN发布的40 000个恒星子样本的物理参数进行测量,三个物理参数的平均绝对误差为:log Teff:0.007 1dex,log g:0.225 2dex和[Fe/H]:0.199 6dex。同现有相关文献的实验结果相比,该方案可以获得更准确的物理参数。

NGC4151的光变周期分析(英)

本文利用地面光学望远镜对NGC4151进行国际联测所得的结果，通过周期日方法和逐步回归方法得到了该目标的一些较为明显的光变周期．结果表明，NGC4151存在两个主要光变周期．一个是所有光学波段存在约14天的周期，另一个是连续谱存在约30天周期，而对于Hα和Hβ则分别为24和38天的周期．

金牛T型星的红外光谱

给出２６ 个金牛Ｔ 型星的ＩＲＡＳ低分辨率红外光谱．根据这些光谱讨论了它们有关的性质和所处环境．分析发现硅酸盐尘埃在金牛Ｔ

微服务架构认证与授权的实现方式

在高速发展的互联网时代,计算机软件正逐渐由传统的单体开发模式向微服务架构转型。为保证微服务应用的数据安全,必须设计完善的认证与授权管理功能。笔者结合微服务应用对高安全性、开放性的认证授权需求,基于微服务架构设计并实现了一套安全可靠的认证与授权管理方式,并且介绍与分析了所采用的相关技术理论,对微服务应用开发者具有一定的参考价值。

W UMa型相接双星V523 Cas测光研究

对V523 Cas(W UMa型)相接双星系统进行了测光观测,并通过IRAF软件经行了测光处理,获得了其自转周期.双星系统的掩食过程中主极小和次主极小红化分别为0m.07和0m.06;主极大与相随的次主极大在V和B波段分别相差0m.018和0m.022,V523 Cas为非对称的短周期W UMa型相接双星.

电偶极子模型在天体光谱中的应用

与电介质中非极性分子的位移极化和极性分子的转向极化不同的是,天体致密大气层中的原子及分子间因碰撞也会产生电偶极矩,进而出现吸收过程,是研究带外行星和冷白矮星等天体光谱的重要理论基础.以冷白矮星为例,介绍其大气层中大量原子分子对之间的碰撞诱导偶极矩与电磁辐射相互作用产生的连续谱吸收.

Her X-1 35天开关周期是由于中子星的自由进动产生的吗?(英文)

一些作者提出Her X-1的35天开关周期是由中子星的自由进动引起的。对这个模型我们进行了理论计算,并将理论结果和观测资料进行了比较,我们发现: (1)Hcr X-1的35天周期的光变曲线的理论值与观测(Jones ＆ Forman,1976)不符。 (2)在这个模型中脉冲宽度和强度随35天周期有很大的变化(见图4和图5),也与观测不符(如Gruber等人1980年的观测)。 (3)Parmar等人(1985)报道他们没有发现预期的Her X-1的X射线辐射35天周期的变化,这也同中子星自由进动的模型不一致。 Pravdo等(1977)建议观测到的X射线脉冲是由产生于中子星表面附近的、对称的辐射束经汤姆逊散射而形成。我们用强磁场中的汤姆逊散射理论所作的分析表明,该模型可以较好地与观测相符。

年轻类太阳星的测光研究

以X-ray亮度为标准,选取了16颗G型的年轻类太阳恒星进行了测光观测,并通过IRAF软件经行了测光处理,获得了9颗年轻类太阳恒星的自转周期.结合一些TTauri型星、零龄主序恒星的自转周期,X-ray亮度得到自转较快的类太阳恒星与自转较慢的这些恒星比较,前者具有更强的X-ray辐射.但是,当恒星自转极快时,却并未发现自转和X-ray辐射强度之间的明显相关性.

多色温多星等输出的单星模拟器系统设计

为满足星模拟器多色温、大星等范围的要求,设计了一种新型的单星模拟系统。该系统采用多束不同窄带光谱、不同强度的光线混合,控制总体输出光强,最终实现不同等效黑体色温和不同星等。通过RS-485串行总线对系统进行总体控制,也可对各个模块进行独立控制,完善的人机接口,方便人机交互。现场实验表明:该系统稳定可靠,调节灵活,能有效满足测试需求。

光谱描述语言和粗集

根据经验进行研究是天文界研究光谱的习惯 ,从来没有一个合适的理论框架用于描述光谱 ,这和以往的观测数据量比较少有关系。随着天文望远镜的发展和现代技术水平的提高 ,人类获得的光谱数据量正在飞速增长。每天可以收集到多达两万多条光谱的LAMOST望远镜就是其中的代表。面对海量的数据库 ,只依靠一些简单的经验和规则已经不能满足研究的需求。在对大量的光谱做过仔细的观察和研究之后 ,本文从光谱的形态细节入手 ,通过定义基元而建立起一种对光谱整体做出完整描述的语言———光谱描述语言 ,以试图为今后的研究提供一个理论框架。同时本文还在光谱描述语言的基础上引入了数据挖掘的一种技术———粗集理论。通过粗集理论提取出对光谱分类有用的一些规则 ,这可以看作是光谱描述语言的一个应用。

银盘恒星的年龄-金属丰度关系研究

该文回顾了恒星的AMR(年龄-金属丰度关系)研究的历史,评述了研究的现状;介绍和比较了确定恒星年龄和金属丰度的有关方法;分析和讨论了最近有关AMR研究的4个大样本工作,分别利用每两样本之间的共同样本星,详细比较了它们分别给出的恒星年龄、金属丰度和AMR;结果表明样本的选择效应以及确定恒星年龄和金属丰度的方法或采用参数的不同都会影响AMR。通过比较选取了恒星年龄比较一致且金属丰度精度相对较高的2个样本,分别包括4007和1042颗恒星,用纯运动学标准确定了各自的星族成分,分别讨论了薄盘和厚盘恒星的AMR,结果显示厚盘恒星的存在明显的AMR,而薄盘恒星的AMR不如厚盘那么明显.也提出了进一步研究AMR需要开展的几项工作。

统计SDSS-DR7中的CEMP星并分析其温度和光谱型

统计了SDSS（TheSloanDigitalSkySurvey）最新发布的DR7（DataRelease7）数据中的CEMP星（Carbon—EnhancedMetal—PoorStars）。分析了样本的温度、光谱型、颜色等物理参量，同时给出了CEMP星在SDSS贫金属星中占的比例约为11％。统计得到SDSS_SSPP（TheSEGUEStellarParameterPipeline）发布的CEMP星样本的温度主要集中在6000～9000K范围内。采用PLSR（偏最小二乘回归）方法计算样本的温度并给出其光谱型，结果显示与SSPP发布的温度比较没有系统误差，但在温度较高时，随机误差较大，这与SSPP中采用不同方法给出的温度值是一致的。从颜色一颜色图上看，选出的CEMP星主要包含两类星：BHB／BS和F（FTurn-Off），前者温度较高且温度误差相对较大。通过样本在Log（g）一颜色图上的划分，可以区分BHB和BS样本。最后讨论了BHB／BS和F（FTurn-Off）中C元素的来源。

基于集成树的M型星光谱分类

在赫罗图中,M巨星位于红巨星的顶端,是由类太阳的主序星逐渐演化而成的最明亮的一类恒星。M巨星的研究对于理解银河系,特别是银河系晕的性质至关重要。中低分辨率的M巨星光谱,常因为特征不显著、噪声影响等因素而与M矮星的光谱混在一起,不易区分。现有研究一般利用CaH2+CaH3vs.TiO5分子谱指数初步筛选M巨星光谱候选体,再通过人眼检查确认。但这种方法仅利用了三个巨星相关的分子带指数,没有利用识别M巨星的其他光谱特征,可能会由于噪声对指数的污染而导致分类错误。而且,人眼检查数量众多的光谱不仅耗时而且检查质量依赖于人的经验,可靠性无法得到保证。LAMOST望远镜自2011年开始先导巡天到2017年6月,已经发布了900多万天体的光谱,最新释放的光谱数据DR5包含了52万的M型星光谱数据,需要采用自动、准确、有效的方法来区分其中不同光度级的M子样本。本研究利用集成树模型分类M巨星和M矮星光谱,分别采用随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM算法,构建区分M巨星和M矮星的光度分类器。四种分类器的测试准确率分别达到97.23%,98%,98.05%和98.32%。实验表明LightGBM模型比其他三种集成树模型准确率更高,训练时间更少,分类效率更高。对分类器模型获取到的重要特征分析的结果表明,集成树算法有效提取并表达了用于区分M巨星和M矮星的结构性特征,模型提取到的重要特征不仅包括原子线或分子带吸收的波长位置,还包含了它们相邻的伪连续谱,这与传统上计算指数所需要特征波长和伪连续谱是一致的。相比于传统M巨星和M矮星分类方法,集成树模型能够采用光谱中的多个重要特征组合进行分类,避免仅依赖某一种特征易受噪声影响而得出错误的分类结果。研究结果表明集成树算法在巨星识别过程中具有显著优势,完全可以替代传统上只利用CaH和TiO指数的巨星光谱判别方法。基于集成树模型对M型星光谱的分类研究,为LAMOST高效、准确地处理海量天体光谱提供了有效的方法。随着LAMOST巡天项目不断开展,积累的M巨星和M矮星样本将为研究银河系的结构和演化提供重要的数据基础。