近日,国家天文台白宇副研究员、刘继峰研究员基于LAMOST和SDSS数据库,利用机器学习的方法,开发天体分类器和恒星温度回归器,并把天体分类器应用到最新发布的Gaia DR2星表,揭示了Gaia DR2 ...
这是国际上使用最大样本开发的天体分类器和恒星温度回归器,该项研究成果已经被《天文学杂志》(AJ)接收,应用于Gaia DR2的最新结果已经发表在《天文和天体物理学研究》(2018,RAA,18,118) ...
近几年,科学技术进步推动的天文数据呈现指数增长,天文大数据时代已经到来。科学家们曾经使用的光谱分类方法,难以应对十亿计的测光巡天数据。
此外,科研人员还把分类器应用于最新发表的Gaia DR2,发现其中大约98%为恒星,2%为星系和类星体,使用视差相对误差的判据可以得到非常纯净的恒星样本。
Gaia DR2中恒星所占百分比随视差相对误差的分布,右图为左图的放大
该成果论文链接:
Machine Learning Applied to Star–Galaxy–QSO Classification ...