【摘 要】
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随着FAST的建成和19波束接收机巡天探测项目开展,高灵敏度及更大天区覆盖面的特点促使可观测的天体数目及天文现象大幅提升,为天文研究提供了丰富的研究样本。然而,随着射电望远镜性能的不断提升,在对微弱信号的灵敏探测度提升的同时也带来干扰信号数量的剧增。因此,年PB量级的脉冲星巡天数据在带来搜寻范围优势的同时伴随着计算资源消耗大且筛选困难的问题,如何高效地对脉冲星候选体进行筛选成为当前该研究领域的一个
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随着FAST的建成和19波束接收机巡天探测项目开展,高灵敏度及更大天区覆盖面的特点促使可观测的天体数目及天文现象大幅提升,为天文研究提供了丰富的研究样本。然而,随着射电望远镜性能的不断提升,在对微弱信号的灵敏探测度提升的同时也带来干扰信号数量的剧增。因此,年PB量级的脉冲星巡天数据在带来搜寻范围优势的同时伴随着计算资源消耗大且筛选困难的问题,如何高效地对脉冲星候选体进行筛选成为当前该研究领域的一个热点。目前,人工智能方法广泛应用于脉冲星候选体筛选工作。其中,基于机器学习的候选体信号分类方法大多采用监督学习方式,对数据标签有较强依赖性,采用的二分类模型易导致新型的特殊脉冲星的遗漏,且存在过拟合或欠拟合的情况。本文为解决大规模且快速采样的标量数据挖掘问题,促进新脉冲星的发现,提出一种基于聚类的脉冲星候选体筛选方案应对无监督或半监督学习的场景需求。该方案融合了基于滑动窗口的数据集划分策略和Mapreduce的并行化框架,改善数据集不均衡问题并提升算法运行效率。另外,结合了基于密度层次和基于划分的聚类方法的优点用于簇类的划分,并引入了核函数相似性度量方法改善密度测量。通过在脉冲星数据集HTRU2和FAST实际观测数据集AOD-FAST上的对比实验结果表明该算法能取得较好的效果,在HTRU2上精度和召回率分别是0.946和0.905;在AOD-FAST上F1指数和召回率分别为0.846和0.994;且当并行节点足够时,该算法的时间复杂度相比串行执行明显下降。可见,该方法为脉冲星观测大数据的分析挖掘提供一种可行思路。本论文还提出一种融合该聚类算法至基于PRESTO的FAST脉冲星分布式搜索流程（pipeline）中的方案,该方案合并了包括原始观测数据信号处理、候选体生成、数据转换、基于混合聚类算法的候选体信号筛选以及候选体诊断图的识别的步骤,完善从信号处理到候选体识别的一体化流程,期许为脉冲星候选体筛选工作提供补充和辅助,提升脉冲星搜寻效率。
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