基于Stacking集成学习的恒星/星系分类研究

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升.     

我们开始迈入业余天文学大国行列——读《业余天文学在中国:现状与未来》有感

2018年初,中国科学院国家天文台主办的《天文研究与技术》刊登了叶泉志先生撰写的《业余天文学在中国:现状与未来》。这篇文章认为我国业余天文学近年来取得了很大发展,在新天体的搜寻和发现问题上成绩尤其显著,我读之,深有同感。此文先给出天文爱好者、业余天文学家和民间天文学家的区别。同时又指出在双语文献中业余天文学家与公众天文学家的细微差异:"业余天文学家对应的英文不是amateur astronomer(语义更接近天文爱好者),而应该是citizen astronomer(直译公众天文学家)",这其实是给出业余天文学涵盖范畴,非常专业。     

银河系铝元素丰度研究

恒星的Al元素丰度可以为探索星团和星系的化学演化提供重要线索.通过系统分析银河系薄盘、厚盘、核球、银晕以及M4、M5等球状星团中恒星的[Al/Fe]随恒星金属丰度[Fe/H]的变化趋势,得出银河系薄盘、厚盘和核球恒星的[Al/Fe]随着[Fe/H]的增加而缓慢下降,而球状星团M4和M5恒星的[Al/Fe]随[Fe/H]增加没有下降趋势,这暗示Ia超新星对M4和M5恒星元素丰度的贡献比较小.详细研究了银河系恒星[Al/Fe]与[Mg/Fe]、[Na/Fe]的相关性,结果表明银河系场星的[Al/Fe]与[Mg/Fe]正相关,但在球状星团M4和M5恒星中未见此相关性;银河系盘星及M4和M5等球状星团恒星的[Al/Fe]与[Na/Fe]都存在正相关.     

“贪吃”的白矮星

恒星起源于一团充斥着气体和尘埃的星云,随着时间的流逝,当星云本身的引力大于气体产生的压力时,引力收缩使星云不断地快速旋转、坍缩、加热升温,于是便形成了恒星最初的模样——原恒星。在恒星演化中,恒星的初始质量和化学丰度决定了它生命周期的长度.     

2018年十大太空故事

2018年,宇宙为我们送上了许多惊喜,涵盖了从近邻的行星到大爆炸之后第一代恒星的方方面面。位居本榜单首位的是根据南极冰层中的一束光线所做出的发现。产生这道光的是中微子,与早先发现的其他中微子一起,它们为隐藏在活动星系深处的超大质量黑洞提供了线索。     

中国古代恒星观测(续二)

(接上期)宋代的恒星观测持续不断,观测记录翔实丰富,星图绘制准确科学。宋代的恒星观测成果丰富,给我们留下了大量宝贵的科学遗产,表明它在中世纪时期达到了巅峰。天文仪器日臻完善,是这—硕果的保证。北宋至南宋的300余年中有记载的制造浑天仪6座、浑天象4座,大规模恒星实测有7次。其中景祐年间的恒星测量现留有341颗星的位置表——杨惟德星表,皇祐年间(公元1052年)的恒星观测现留有360颗星的位置表——周琮星表。     

用单反相机探究恒星的颜色

为什么希望研究颜色?每当我们抬头仰望繁星的时候,你会注意到恒星其实有不同的颜色么?那究竟什么是颜色呢?红,绿,还是蓝?你眼中的“蓝色”在别人眼中可能是“浅蓝”。在天文学中,颜色是一个重要的参数,为了比较不同恒星的颜色以及继续探究颜色背后所代表的意义,我们需要对恒星的颜色做量化处理。     

《天文学进展》征稿启事

一、本刊刊登反映国内外天文学研究的最新进展和作者见解的述评、研究论文、前沿介绍、专题讲座、研究快报。反映新思路、新手段、新成果的短评优先发表。二、来稿须包括:题名、作者署名、作者单位及所在地与邮政编码、摘要、关键词、正文、参考文献、英文摘要、英文关键词等。     

中国南极昆仑站低轨空间碎片监测优势及CSTAR 望远镜实测

日益增加的空间碎片已严重威胁到各国航天器的运行安全。根据在编低轨空间碎片轨道分布和中国南极昆仑站的台址特点,分析昆仑站监测低轨空间碎片效能,结果表明昆仑站低轨空间碎片过境频次高、可观测时间长、极昼期间也可监测大尺寸空间碎片,对比中低纬度台址有显著优势。利用昆仑站CSTAR望远镜数据,针对其CCD图像中空间碎片图像拖长的特点,采用图像相减和霍夫变换方法,有效提取出空间碎片目标。与已有的空间碎片数据库进行比对结果表明,在72 h连续观测时间内,有效口径仅100 mm、视场为20 deg~2的单台CSTAR望远镜能观测到80%面积大于1 m~2的低轨空间碎片,证实了昆仑站在低轨空间碎片监测方面的高效能优势。