中国科学院机构知识库网格系统: 基于深度学习方法分类红团簇星与红巨星分支恒星

基于深度学习方法分类红团簇星与红巨星分支恒星

文献类型：期刊论文


作者	王冠宇 1; 罗杨平 1; 黎鑫 1; 李启达2
刊名	西华师范大学学报（自然科学版）/Journal of China West Normal University(Natural Sciences)
出版日期	2025-01
卷号	46 期号:1 页码:86-94
关键词	红巨星支机器学习恒星参数星震学红团簇星
ISSN号	1673-5072
DOI	10.16246/j.issn.1673-5072.2025.01.012
其他题名	Classification of Red Clump Stars and Red Giant Branch Stars Based on Deep Learning Method
产权排序	第2完成单位
英文摘要	为了获取更纯净的红巨星样本,采用基于深度学习的方法对来自APOGEE-2的2万多颗星的演化类型进行了分类;使用APOKASC-2中的4216颗星为训练集,将神经网络训练出的模型应用到红巨星分支恒星和红团簇星的分类中;以APOKASC-2中的1807颗星为测试集,模型应用到测试集的结果显示,该方法的均方误差、均方根误差、平均绝对误差分别是4%、20%、9%。接着将模型应用到来自APOGEE-2的2万多颗星,得到结果的均方误差、均方根误差、平均绝对误差分别是5%、24%、8%。此外,分析使用了LAMOST DR7的数据进行测试,结果显示此方法的准确率目前能达到98%。通过对比,我们的方法与部分其他分类方法的准确率基本一致。未来可以将此方法应用于更大样本的红巨星分支恒星和红团簇星的分类工作。
学科主题	天文学 ; 恒星与银河系 ; 计算机科学技术 ; 人工智能
分类号	P145.9
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资助项目	国家自然科学基金项目[12173028]
语种	中文
资助机构	国家自然科学基金项目[12173028]
版本	出版稿
源URL	[http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/27963]
专题	云南天文台_大样本恒星演化研究组
作者单位	1.西华师范大学物理与天文学院,四川南充637009; 2.中国科学院云南天文台,昆明650216
推荐引用方式 GB/T 7714	王冠宇,罗杨平,黎鑫,等. 基于深度学习方法分类红团簇星与红巨星分支恒星[J]. 西华师范大学学报（自然科学版）/Journal of China West Normal University(Natural Sciences),2025,46(1):86-94.
APA	王冠宇,罗杨平,黎鑫,&李启达.(2025).基于深度学习方法分类红团簇星与红巨星分支恒星.西华师范大学学报（自然科学版）/Journal of China West Normal University(Natural Sciences),46(1),86-94.
MLA	王冠宇,et al."基于深度学习方法分类红团簇星与红巨星分支恒星".西华师范大学学报（自然科学版）/Journal of China West Normal University(Natural Sciences) 46.1(2025):86-94.

入库方式： OAI收割

来源：云南天文台

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