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基于LAMOST DR8光谱搜寻白矮星: 2024年; 白矮星是中小质量恒星演化末期残留的简并内核,是宇宙中绝大多数恒星的演化归宿。白矮星的大样本观测性质不仅可以为恒星演化理论提供检验与约束,还可以被用于研究银河系的形成历史与演化。结合Gaia的高精度测光和周年视差数据,在LAMOST第八次数据发布(DR8)低分辨率光谱数据中搜寻白矮星。通过使用模版匹配的方法,在LAMOST DR8中共找到4692颗白矮星和85颗激变变星,其中2876个目标在之前的工作中已经被证认为白矮星,1854个目标为首次在LAMOST中发现的白矮星。目视确认后对白矮星光谱型进行了详细的分类。经过对比,该白矮星样本的完备性为80%,分类的准确性达到99%,最终得到的LAMOST白矮星很好地反映不同类型的白矮星在Gaia CMD图上的分布。; 蔡靖豪韩占文邢丽峰任娟娟任娟娟; 关键词：白矮星光谱 LAMOST

基于熵学习机的恒星光谱分类（英文）被引量：1: 2018年; 数据挖掘被广泛应用于恒星光谱分类。为了提高传统光谱分类方法性能,提出熵学习机(Entropybased Learning Machine,ELM)。在该方法中,熵用来刻画分类的不确定性。为了得到理想的分类结果,分类的不确定性应最小,基于此,可得ELM的最优化问题。ELM在处理二分类问题和稀有光谱发现等方面具有一定优势。SDSS中K型、F型、G型恒星光谱数据集上的比较实验表明:ELM在进行恒星光谱分类时,其分类性能优于k近邻(k Nearest Neighbor)和支持向量机(Support Vector Machine)等传统分类方法。; 刘忠宝任娟娟宋文爱张静孔啸富丽贞; 关键词：数据挖掘

利用基于互信息的不平衡分类方法识别稀有光谱（英文）: 2016年; 从海量恒星光谱中发现稀有光谱是天文学研究的重要课题之一。与一般光谱相比,稀有光谱数量较少,因此,传统分类方法无法正常工作。究其原因是这些方法不仅在分类决策时并未对稀有光谱予以更多关注,而且只关注分类的准确率。鉴于此,在总结当前分类方法的基础上,深入分析互信息与决策树之间的关系,提出基于互信息的代价缺失决策树。SDSS DR8中K型、F型、G型以及M型恒星光谱上的比较实验表明,与传统分类方法相比,所提方法能够较好地完成稀有光谱识别的任务。; 刘忠宝任娟娟孔啸; 关键词：互信息决策树

白矮-主序双星的搜寻及研究进展: 2014年; 白矮-主序双星是银河系中最常见的致密双星系统,它包含一颗白矮星主星和一颗小质量主序星伴星,由主序双星演化而来。大约1/4的白矮-主序双星经历过一个公共包层演化阶段,其轨道间距较小,周期很短,被称为后共包层双星;而另外3/4的白矮-主序双星则从未经历过公共包层演化,其轨道间距几乎与其最初的主序双星的相同,被称为宽距白矮-主序双星。在光学波段,一般从白矮-主序双星的光谱上能明显地看出其有两个成分。随着大型巡天项目如SDSS、LAMOST巡天的开展,近年来搜寻到的白矮-主序双星的数目越来越多。通过对搜寻到的白矮-主序双星进行大量的后续观测,己从中发现并确认了一大批后共包层双星。利用观测到的白矮-主序双星及后共包层双星样本,有助于我们进一步理解密近双星的演化过程,尤其是公共包层演化的物理机制等重要的天体物理热点议题。介绍了白矮-主序双星的形成和演化,回顾了大型巡天项目中自矮-主序双星的系统搜寻,以及基于这些白矮-主序双星样本获得的研究成果,最后对白矮-主序双星的搜寻研究做了展望。; 任娟娟罗阿理赵永恒; 关键词：双星演化

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任娟娟