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基于像素偏移值信号增强算法的单脉冲候选体分类方法研究
1
作者
扈钰
马硕
《德州学院学报》
2023年第4期16-21,38,共7页
时域射电领域观测活动经常产生海量的数据,而随着深度学习技术近几年来的不断发展,以在海量的数据流中识别可能的单脉冲侯选体成为主流方法。相对于传统的脉冲星搜寻方法,使用深度学习领域的技术可以缩短搜寻时间,提高搜寻效率,同时能...
时域射电领域观测活动经常产生海量的数据,而随着深度学习技术近几年来的不断发展,以在海量的数据流中识别可能的单脉冲侯选体成为主流方法。相对于传统的脉冲星搜寻方法,使用深度学习领域的技术可以缩短搜寻时间,提高搜寻效率,同时能达到极高的预测精度。本文提出了一种像素偏移值信号增强算法,采用经ImageNet预训练、以EfficientNet-B0为骨干网络的迁移学习模型,可以直接处理来自射电望远镜的原始、高时间分辨率的数据集,不需要消色散,此方法亦可以应用于FRB侯选体的发现。实验证明,在来自FAST官方网站的数据集测试中,该模型可达到92.0%的召回率以及90.1%的精确率。经对比,本文提出的像素偏移值信号增强算法使得模型的Recall提高了45.8%,Precision提高了17.5%,Accuracy提高了26.3%,以及F1-score提高了31.1%。
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关键词
单脉冲分类
迁移学习
EfficientNet-B0
像素偏移值信号增强
下载PDF
职称材料
题名
基于像素偏移值信号增强算法的单脉冲候选体分类方法研究
1
作者
扈钰
马硕
机构
德州学院计算机与信息学院
德州学院天文科学研究院
出处
《德州学院学报》
2023年第4期16-21,38,共7页
文摘
时域射电领域观测活动经常产生海量的数据,而随着深度学习技术近几年来的不断发展,以在海量的数据流中识别可能的单脉冲侯选体成为主流方法。相对于传统的脉冲星搜寻方法,使用深度学习领域的技术可以缩短搜寻时间,提高搜寻效率,同时能达到极高的预测精度。本文提出了一种像素偏移值信号增强算法,采用经ImageNet预训练、以EfficientNet-B0为骨干网络的迁移学习模型,可以直接处理来自射电望远镜的原始、高时间分辨率的数据集,不需要消色散,此方法亦可以应用于FRB侯选体的发现。实验证明,在来自FAST官方网站的数据集测试中,该模型可达到92.0%的召回率以及90.1%的精确率。经对比,本文提出的像素偏移值信号增强算法使得模型的Recall提高了45.8%,Precision提高了17.5%,Accuracy提高了26.3%,以及F1-score提高了31.1%。
关键词
单脉冲分类
迁移学习
EfficientNet-B0
像素偏移值信号增强
Keywords
single pulsar classification
transfer learning
EfficientNet-B 0
OffsetHighlights signal augmentation
分类号
P161 [天文地球—天文学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于像素偏移值信号增强算法的单脉冲候选体分类方法研究
扈钰
马硕
《德州学院学报》
2023
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