基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法后印本

作者： 马嘉卉1,2，马森1,2，邹自明1,3，李云龙1,3 ¹
作者单位：

1. 1. 中国科学院国家空间科学中心； 2. 中国科学院大学； 3. 国家空间科学数据中心
提交时间：2023-06-07 10:21:39

摘要: 提出了一种混合小波变换和卷积神经网络模型的时序数据自动寻峰方法，可用于光变曲线峰的快速识别，从海量数据中快速发现潜在暂现源。在硬 X 射线调制望远镜真实观测数据上的实验结果显示，相比于光谱寻峰、化学谱寻峰等问题中常用的小波变换寻峰方法，该方法得出的寻峰查准率提升了 42%，F1 值提升了 41.3%，误报率降低了 42.1%，而寻峰时间仅增加了0.18 s，基本满足实时检测的要求。所得结果证明了该方法在光变曲线寻峰问题上的有效性。

寻峰方法光变曲线卷积神经网络小波分析

分类： 天文学 >> 天文学

期刊：

天文学进展

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:202306.00404 (或此版本 ChinaXiv:202306.00404V1)
DOI:10.3969/j.issn.1000-8349.2022.04.05
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202306.00404.V1
科创链TXID： 0a97f2a4-acfb-479a-bee3-2687a166a0d3
推荐引用方式： 马嘉卉1,2，马森1,2，邹自明1,3，李云龙1,3.基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法.天文学进展:https://chinaxiv.org/abs/202306.00404.[ChinaXiv:202306.00404V1] (点此复制)

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[V1]

2023-06-07 10:21:39

ChinaXiv:202306.00404V1

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