【摘 要】
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强引力透镜效应是研究暗物质、暗能量、星系形成和演化的重要探针,但因其事件概率低,目前已有的样本数量仍然较少。随着大型巡天的开展,强引力透镜系统的样本数量随之增加,与此同时也带来了新的挑战,即如何从海量数据中有效准确地识别出强引力透镜系统。卷积神经网络的发展为突破这一瓶颈提供了重要的方法,它有效地提高了搜寻强引力透镜系统的效率,但关于网络稳定性等问题仍需要深入探讨。在本工作中,我们构建了一个卷积神经
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强引力透镜效应是研究暗物质、暗能量、星系形成和演化的重要探针,但因其事件概率低,目前已有的样本数量仍然较少。随着大型巡天的开展,强引力透镜系统的样本数量随之增加,与此同时也带来了新的挑战,即如何从海量数据中有效准确地识别出强引力透镜系统。卷积神经网络的发展为突破这一瓶颈提供了重要的方法,它有效地提高了搜寻强引力透镜系统的效率,但关于网络稳定性等问题仍需要深入探讨。在本工作中,我们构建了一个卷积神经网络（以下简称网络）来自动搜寻星系尺度的强引力透镜源。我们把训练好的网络应用到Kilo-Degree Survey（Ki DS）巡天的第三次数据释放中,结合人工识别,找到了48个高可靠性的强引力透镜系统候选体。其中,有27个属于首次发现。为了测试网络对训练样本的依赖性,我们制作了一个完全不同的训练样本,在这个新的训练样本中,我们使用来自真实观测的亮红星系作为前景星系,而不是用模拟的椭圆星系。使用新的训练样本训练网络之后,我们把它应用到同一个数据集上。结果显示,大概60%的高可靠性样本再次被网络找到,除此之外,还找到了12个新的候选体。此外,为了测试网络对点扩散函数（Point Spread Function,简称PSF）的敏感性,我们测试了网络在不同尺度PSF图像上的表现。为此,我们生成了几组不同的测试样本,其中的PSF各不相同,分布在训练集的中位PSF附近（0.4到2倍的中位PSF）。结果表明,当PSF变化的时候,网络的表现比较稳定,对Ki DS巡天数据来说,性能最大有8%的下降。此外,我们还分析了当训练样本的数量变化时,网络表现的变化情况。
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