基于欧文斯谷射电天文台(Owens Valley Radio Observatory,OVRO)40 m望远镜近12年的观测数据,从中收集了类星体J0132+4325在15 GHz射电波段的光变曲线数据,利用LSP和加权小波Z变换方法分析其光变准周期.结果发现,类星体CGRaBS J0132+432...基于欧文斯谷射电天文台(Owens Valley Radio Observatory,OVRO)40 m望远镜近12年的观测数据,从中收集了类星体J0132+4325在15 GHz射电波段的光变曲线数据,利用LSP和加权小波Z变换方法分析其光变准周期.结果发现,类星体CGRaBS J0132+4325存在一个约851±80天的准周期振荡.基于红噪声蒙特卡洛模拟来估算其准周期信号的置信水平,得到其置信度超过3σ(99.7%).展开更多
通过对光谱的研究来识别和认证类星体是天文学研究中的重要方法。文章提出了一种对类星体光谱进行自动识别的自适应径向基神经网络(RBFN)方法。该方法包括以下几个步骤:(1)先将训练样本归一化,再利用PCA变换进行降维,获得样本特征向量;...通过对光谱的研究来识别和认证类星体是天文学研究中的重要方法。文章提出了一种对类星体光谱进行自动识别的自适应径向基神经网络(RBFN)方法。该方法包括以下几个步骤:(1)先将训练样本归一化,再利用PCA变换进行降维,获得样本特征向量;(2)设计出K均值聚类算法与梯度下降法相结合的径向基神经网络结构的基本模型,再用SSE(sum of squares error)误差函数进行判断,对RBFN隐含层的神经元进行自动调节,直至满足给定误差阈值;(3)用训练得到的参数对用于测试的样本中的类星体光谱进行识别。该方法不但克服了经典RBFN算法选择隐层神经元数目的困难,而且还提高了对类星体识别的稳定性和正确率。研究结果对于大型光谱巡天所产生的海量数据的自动处理具有重要意义。展开更多
文摘基于欧文斯谷射电天文台(Owens Valley Radio Observatory,OVRO)40 m望远镜近12年的观测数据,从中收集了类星体J0132+4325在15 GHz射电波段的光变曲线数据,利用LSP和加权小波Z变换方法分析其光变准周期.结果发现,类星体CGRaBS J0132+4325存在一个约851±80天的准周期振荡.基于红噪声蒙特卡洛模拟来估算其准周期信号的置信水平,得到其置信度超过3σ(99.7%).
文摘通过对光谱的研究来识别和认证类星体是天文学研究中的重要方法。文章提出了一种对类星体光谱进行自动识别的自适应径向基神经网络(RBFN)方法。该方法包括以下几个步骤:(1)先将训练样本归一化,再利用PCA变换进行降维,获得样本特征向量;(2)设计出K均值聚类算法与梯度下降法相结合的径向基神经网络结构的基本模型,再用SSE(sum of squares error)误差函数进行判断,对RBFN隐含层的神经元进行自动调节,直至满足给定误差阈值;(3)用训练得到的参数对用于测试的样本中的类星体光谱进行识别。该方法不但克服了经典RBFN算法选择隐层神经元数目的困难,而且还提高了对类星体识别的稳定性和正确率。研究结果对于大型光谱巡天所产生的海量数据的自动处理具有重要意义。