变星的自动监督分类

资 源 简 介

变星的自动监督分类

详 情 说 明

变星的自动监督分类是天体物理学中结合机器学习技术的重要研究方向。通过对恒星亮度变化数据的分析，该系统能够自动识别不同类型的变星（如造父变星、RR Lyrae变星等）。核心流程可分为三个关键阶段：

数据预处理 首先需要对原始测光数据进行去噪、归一化和特征提取。常见的特征包括光变曲线的振幅、周期、相位等参数，这些特征将作为分类模型的输入维度。

监督模型构建 采用带标签的训练数据集（已知变星类型的历史观测数据），通过算法学习特征与类别之间的映射关系。常用的模型包括随机森林、支持向量机(SVM)或深度学习网络，其中周期性特征的处理常需结合傅里叶变换等时序分析方法。

验证与优化 通过交叉验证评估分类器的准确率、召回率等指标，并利用特征重要性分析优化模型。面对类别不平衡问题（如某些稀有变星样本少），需采用过采样或代价敏感学习等方法改进。该技术大幅提升了天文观测数据的处理效率，为大规模巡天项目提供关键支持。