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基于机器学习的天文光学瞬变源快速自动识别方法及系统: 基于机器学习的天文光学瞬变源快速自动识别方法及系统，该方法包括：(1)通过仿真的方法构建瞬变源仿真观测图像训练样本；(2)通过瞬变源仿真观测图像训练样本完成特征参量的提取并进行训练自动分类器；(3)将观测图像与模板图像相...; 吴潮马冬田海俊魏建彦

大视场光学瞬变源认证系统的设计与实现被引量：2: 2016年; 我国的大视场光学瞬变源巡天设备地基广角相机阵每2.5 min机器初步筛选出近千个瞬变源候选体,这些瞬变源候选体可能为超新星、变星、移动天体或者是噪声等。为进一步对瞬变源候选体进行管理和详细地筛选与认证,提出了基于网络开发框架的Django平台实现后台数据库管理和前端网页交互展示功能的光学瞬变源认证系统的设计方案。通过研究,本方案主要具备对瞬变源候选体的管理;光变曲线处理与展示;与已知多个类型天体星表的交叉进行分类;同时提供人机交互的人工认证界面接口等功能。得益于Django框架的优秀特性,系统无需额外的开发,即可提供良好的命令方式交互接口,方便科学家通过Django的接口对数据库进行面向对象的操作。通过将系统应用于我国已建成的迷你地基广角相机阵的观测数据测试,结果表明系统能将瞬变源候选体进行正确的分类与认证,为科学家对瞬变源候选体的后期认证提供了丰富的信息和方便实用的操作工具。同时,系统对于其它类似的瞬变源巡天项目也具有同样的实用意义。; 马冬吴潮田海俊魏建彦

基于机器学习的天文光学瞬变源快速自动识别方法及系统: 基于机器学习的天文光学瞬变源快速自动识别方法及系统，该方法包括：(1)通过仿真的方法构建瞬变源仿真观测图像训练样本；(2)通过瞬变源仿真观测图像训练样本完成特征参量的提取并进行训练自动分类器；(3)将观测图像与模板图像相...; 吴潮马冬田海俊魏建彦; 文献传递

天文瞬变源快速自动识别系统的研究与实现被引量：1: 2017年; 大视场和高时间采样率是现代天文光学瞬变源巡天项目的两个主要发展方向,相对传统的巡天项目将会产生更大的数据量和要求更快的瞬变源识别处理速度.为满足新技术下的瞬变源识别处理要求,本文提出用基于等光度测量星像轮廓等13个新的特征参量取代原有的轮廓拟合参量;使用实际星像轮廓仿真和构建较真实的训练样本算法;加入基于实测数据分析的噪声过滤判据等方法.实现了基于随机林森算法的天文光学瞬变源自动快速识别系统.通过仿真和实测数据的测试表明:本识别系统较国际主流的同类识别算法提速约10倍,样本识别的总体正确检出率和错误检出率都基本相同,而在低信噪比处,本文的识别算法有较良好的表现.本识别系统已成功应用于我国的迷你地基广角相机阵(地基广角相机阵的先导项目),同时,本系统对于其他天文光学瞬变源巡天项目也有着重要的应用价值.; 吴潮马冬马冬李乡儒李乡儒

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马冬