本期将为大家分享李珊珊的博士论文《人工智能助力高效搜寻光谱双星及多星系统》,该研究设计了Human-AI混合式光谱多星系统搜寻流程,显著提高了数据处理效率。想更深入了解这个研究吗?一起看看吧!
Human-AI混合式光谱双星及多星系统搜寻方法
本研究针对上述问题,设计了包含CCF技术提取光谱特征、机器学习分类和人工审核等步骤的Human-AI混合式光谱多星系统搜寻流程。
基于不同数据配置和不同机器学习算法的分类器优化
为进一步提升分类器性能,本研究还对基于不同数据配置,和五种不同机器学习算法进行光谱双星及三星系统搜寻分类器进行优化,旨在提升Human-AI混合式方法在 ...
图二 使用合并数据集训练并在多星表交叉恒星数据集上测试不同模型的混淆矩阵
多星系统研究平台
无论是传统CCF技术、机器学习算法或将两种方法结合后形成的Human-AI混合式多星系统搜寻方法在批量使用时 ...
该平台集成多个数据源的信息,并结合了Human-AI混合方法对多星系统分类方法的研究结果,通过在同一页面展示观测光谱、Simbad匹配信息、交叉相关函数处理结果及机器学习分类结果和概率等信息。