【摘 要】
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AST3-2 (Antarctic Survey Telescopes)光学巡天望远镜位于南极大陆最高点冰穹A,其产生的大量观测数据对数据处理的效率提出了较高要求.同时南极通信不便,数据回传有诸多困难
【机 构】
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中国科学院紫金山天文台 南京 210033;中国科学技术大学天文与空间科学学院 合肥 230026;中国科学院紫金山天文台 南京 210033;George P.and Cynthia Woods M
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AST3-2 (Antarctic Survey Telescopes)光学巡天望远镜位于南极大陆最高点冰穹A,其产生的大量观测数据对数据处理的效率提出了较高要求.同时南极通信不便,数据回传有诸多困难,有必要在南极本地实现自动处理AST3-2观测数据,进行变源和暂现源观测的数据处理,但是受到低功耗计算机的限制,数据的快速自动处理的实现存在诸多困难.将已有的图像相减方案同机器学习算法相结合,并利用AST3-2 2016年观测数据作为测试样本,发展一套的暂现源及变源的筛选方法成为可行的选择.该筛选方法使用图像相减法初步筛选出可能的变源,再用主成分分析法抽取候选源的特征,并选择随机森林作为机器学习分类器,在测试中对正样本的召回率达到了97％,验证了这种方法的可行性,并最终在2016年观测数据中探测出一批变星候选体.
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