北京大学智能学院袁晓如课题组与国家天文台展开跨学科合作，研究设计了一个结合自动分析与人工用户参与决策的交互式光谱分类检查可视分析系统，在保证分类准确率的同时显著提高分类效率。
用户的探索遵循“选择-检查-推广”的工作流程，分别用来选择一条光谱及其可能的红移和谱线、确定选中光谱的红移和类型以及根据已检查的光谱搜索相似光谱。
专家一方面可以在光谱中刷选几个显著的特征，系统会自动识别其中的谱线和对应的红移。另一方面，系统展示不同红移下所有谱线的整体重要性。整体重要性较高的红移可能对应真实红移。
图4：推广阶段的系统界面。
在专家检查完一条光谱后，系统会提取他们的判断标准，即选定的谱线及其重要性，以搜索其他相似光谱。
此外，设计的“选择-检查-推广”流程获得积极反馈。
本工作第一作者是北京大学智能学院博士生李金城，通讯作者智能学院袁晓如研究员。