基于机器学习的快速射电暴搜寻方法综述

分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2021-09-29 合作期刊: 《天文研究与技术》

刘艳玲1,2,3,4, 陈卯蒸1,2,3,4, 袁建平1,2,3

摘要： 快速射电暴（Fast Radio Burst，FRB）是目前射电天文领域的主要热点前沿。其相关研究被《自然》（Nature）杂志评选为2020年十大科学发现之一。FRB爆发时间极短且鲜少重复的特点，使其观测捕捉到的概率极低。由人工从海量的天文观测数据中识别FRB事件是件耗时费力的工作。机器学习技术的蓬勃发展为实时搜寻与多频段联合跟踪观测FRB带来了可能。该文从传统机器学习方法和深度学习方法两个方面，对该研究已有的成果进行了分析与总结，并探讨了基于机器学习的FRB搜寻技术目前存在的问题和面临的挑战，分析了其未来发展趋势。

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