樊东卫
- 作品数：39 被引量：98H指数：6
- 供职机构：中国科学院国家天文台更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技基础条件平台建设计划国家科技基础性工作专项更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术文化科学历史地理更多>>
- 射电星表与红外星表交叉证认方法、装置及可读存储介质
- 本发明公开了一种射电星表与红外星表的交叉证认方法、装置及计算机可读存储介质。其中，射电星表与红外星表的交叉证认方法包括：根据候选射电源组合和预设几何模型，获取候选射电源组合的似然值；通过似然值获取与候选射电源组合对应的贝...
- 樊东卫
- LAMOST文献天体标识信息提取方法、装置、设备及介质
- 本公开提供一种基于大语言模型Claude2的LAMOST文献天体标识信息提取方法，包括：利用关键词在arXiv平台上定向爬取与LAMOST相关文献的PDF文件，形成本地LAMOST文献库；构建包含任务描述、实体定义、强调...
- 邵务俊樊东卫崔辰州
- 获取全天相机的自动曝光参数的方法
- 本公开提供一种获取全天相机的自动曝光参数的方法，包括：步骤A：根据当前的昼夜情况选取合适的目标分值；步骤B：根据太阳或月亮的位置生成对应的模板；步骤C：设置CCD增益和曝光时间的初始值；步骤D：根据设置的CCD增益和曝光...
- 许允飞崔辰州樊东卫韩军崔顺李长华李正
- 文献传递
- 基于Spark分布式框架的海量星表数据时序重构方法研究
- 2024年
- 时序重构是时域天文学中的一个重要数据处理步骤,也是拟合光变曲线、开展时域分析研究的基础。Hadoop、Spark这类MapReduce分布式模型在执行过程中分布式集群节点间的任务比较独立,需要跨节点的数据传输量较少。提出了非阻塞异步执行流程,每个分布式进程完全针对独立天区的数据进行连续处理,而分块边缘的新增天体导致的其他节点的新增证认任务延时批量追加,并且会根据各进程间的进度不同确定追加方式,保证证认计算没有遗漏,从而在提高并发效率的同时保证算法的精度。此外,对两表间的不同Join策略从理论和实验两个角度进行了研究并提出了免Join策略。最后通过基于Spark分布式框架的高效时序重构系统的设计完成了以上研究的验证。实验表明,与以往研究结果相比,该时序重构算法效率提升明显,为时域天文学中的天文时序数据分析的开展打下了良好的基础。
- 赵青权文利陈亚瑞崔辰州崔辰州
- 关键词：分布式计算SPARK
- 中国虚拟天文台的核心功能需求调查分析
- 2020年
- 经过十余年的不断建设和发展,中国虚拟天文台(China-VO)已成为支撑天文学观测、研究、教学的重要技术和资源平台。随着多信使天文学和时域天文学时代的到来,虚拟天文台也需要升级自身的核心能力,给天文工作者提供更精准的服务和技术支撑。为此,中国虚拟天文台团队结合天文学的发展方向和信息技术发展趋势梳理了一份核心技术需求清单,并以问卷的形式针对领域内专家和用户开展了调研。通过对调研结果的统计分析,中国虚拟天文台团队明确了未来一段时期的主要努力方向和目标,计划采用平台化开发模式,并开放第三方开发接口,以吸引更多感兴趣的开发者基于虚拟天文台资源做出实用的工具,更好地实现资源与技术向服务的快速转换。
- 许允飞樊东卫崔辰州何勃亮李长华于策肖健李珊珊米琳莹韩军陶一寒王传军王传军张海龙刘梁李正韩叙杨丝丝和兰张磊张磊王川中苏丽颖陈力苏丽颖陈力乔翠兰许谦李乡儒杨海峰曹子皇白春海周卫红强振平柏正尧周卫红袁国武柏正尧李冀孙继先和寿圣赵永恒
- 关键词：虚拟天文台
- 国家天文科学数据中心发展思路浅析被引量：6
- 2019年
- 随着现代科学技术的进步,天文学研究已经进入到了数据密集型和数据驱动的时代。面对海量天文数据对资源收集与保存、资源汇交、挖掘应用、开放共享等方面的需求和挑战,国家天文科学数据中心正在借助最新科技成果努力使互联网时代数据驱动的科学研究过程变得更加便捷。文章介绍了天文学界在天文科学数据资源的管理、国际交换和开放共享方面的做法,概述了国家天文科学数据中心的总体发展思路,介绍了为应对数据密集型和数据驱动型天文学研究而发展起来的虚拟天文台技术和天文信息学学科方向。为加强天文科学数据资源的汇聚整合和管理分析,国家天文科学数据中心根据领域特点建立了天文科学数据资源体系,规范了天文数据资源的收集、保存和汇交;对天文数据进行挖掘,形成可发现、可访问、可复用的科学数据产品,并将其应用在不同用户群;以开放为常态的原则提供检索、在线分析挖掘、应用接口等规范化服务,遵照天文领域国际标准实现数据共享和互操作,提供在线、离线及混合模式的开放共享服务;构建针对领域特色的逻辑统一、物理分散的分布式资源平台,对软硬件资源合理布局;阐述了中心在国内外态势监测、国际合作交流和科学传播方面的做法。文章通过上述几个方面,将国家天文数据中心的发展思路与天文科学数据的全生命周期特点相结合,展望中心的广阔前景。
- 米琳莹崔辰州樊东卫郝晋新薛艳杰李长华李珊珊何勃亮陶一寒韩军许允飞杨涵溪杨丝丝和兰马捷刘梁陈肖谌俊毅张海龙刘峰肖健于策袁海波
- 关键词：科学数据虚拟天文台数据共享
- FAST科学观测项目管理信息系统被引量：1
- 2022年
- 【应用背景】500米口径球面射电望远镜(FAST)是国家“十一五”重大科技基础设施建设项目。随着FAST的落成,如何对外提供观测服务,成为FAST必须要解决的关键需求。【方法】文章首先介绍了FAST对外开放的技术需求和面临的挑战,然后介绍信息系统的框架结构及功能模块,主要包括用户管理、内容管理、观测申请评审、项目管理、数据中心五个核心模块及辅助模块。【结论】经过用户实际使用,FAST科学观测项目管理信息系统的应用效果符合预期,有效满足了FAST对外开放的功能需要,提升了观测运行效率。
- 韩军樊东卫陶一寒许允飞李珊珊李珊珊李长华米琳莹
- 关键词：信息系统数据中心
- 一种多曲率球幕微孔铝板预校正装置
- 一种多曲率球幕微孔铝板预校正装置，该装置包括下支撑结构、上支撑结构；目标微孔铝薄板为球面结构，目标微孔铝薄板置于下支撑结构、上方电动推杆之间；步进电机的输出轴与行星减速器连接，行星减速器与丝杠连接，丝杠与行星减速器的连接...
- 苏丽颖徐鹏飞张亚崔辰州樊东卫
- 文献传递
- 射电星表与红外星表交叉证认方法、装置及可读存储介质
- 本发明公开了一种射电星表与红外星表的交叉证认方法、装置及计算机可读存储介质。其中，射电星表与红外星表的交叉证认方法包括：根据候选射电源组合和预设几何模型，获取候选射电源组合的似然值；通过似然值获取与候选射电源组合对应的贝...
- 樊东卫
- 基于CNN与LSTM复合深度模型的恒星光谱分类算法
- 2024年
- 恒星光谱分类是天文学领域中非常重要的研究方向。随着科技的迅猛发展,大型巡天望远镜采集的恒星光谱数据已经达到了TB或甚至PB级别,传统的分类方法已经无法满足如此庞大数据量的处理需求。正确分类光谱对于研究恒星的物理性质以及演化过程具有重要意义。CNN通过卷积运算学习数据的局部特征,去除冗余信息,并通过最大池化运算对特征进行压缩。然而,由于原始CNN模型的全连接层缺乏长距离依赖挖掘的功能,如果加入LSTM网络,通过其独特的三个“门”的远距离依赖挖掘能力可提取的重要特征,并检测特征中的微小差异,恰好可以解决这个问题。因此,提出了一种基于CNN和LSTM复合的深度模型,用于对LAMOST DR8中的恒星光谱进行分类。这种模型能够更好地学习恒星光谱的特征,为恒星演化研究提供了重要的帮助。为了提高模型的收敛速度,使用了常见的Z-Score标准化方法对数据进行处理。提出的模型在F、G、K三分类实验中取得了94.56%的分类准确率。同时,与前人使用过的RBM、PILDNN、PILDNN、DBN、Inception v3、1D-SSCNN、LSTM方法进行对比,结果表明该方法具有更高的分类准确率。在十分类实验中,该方法取得了97.35%的准确率,并且相比于仅使用LSTM、1D-SSCNN方法的实验结果,该方法的结果更好,且训练时间减少了近十倍。使用F1-score对每类恒星光谱分类准确度进行说明,在三分类和十分类实验中,每类的F1值都在0.9以上。与前人在文献中的实验结果进行对比,该模型的结果更好。通过混淆矩阵的结果,可以得出该模型在光谱种类越多的实验中准确率越高,甚至可以达到100%。综上所述,所提出的基于CNN和LSTM相结合的模型可以有效地对大规模恒星光谱数据进行分类,并取得了优异的分类效果。
- 李浩赵青崔辰州樊东卫张成奎史艳翠王嫄
- 关键词：LAMOST卷积神经网络
