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西华师范大学学报（自然科学版） 2025年第1期46卷 86-94页

作者：王冠宇罗杨平黎鑫李启达西华师范大学物理与天文学院四川南充637009 中国科学院云南天文台昆明650216

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... 详细信息

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。

关键词：红巨星支机器学习恒星参数星震学红团簇星

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利用红团簇星测定超新星遗迹距离

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天文学进展 2022年第2期40卷 205-220页

作者：雷贤欢朱辉单素素张海燕田文武中国科学院国家天文台北京100021 中国科学院大学北京100049 中国科学院FAST重点实验室北京100101 河北省射电天文技术重点实验室石家庄050081

超新星遗迹(supernova remnants, SNRs)是星际介质的重要来源,是理解超新星爆发机制、银河系宇宙线的加速和星际介质中化学元素丰度的重要载体。对SNRs距离的准确测量能对遗迹的其他物理参数进行更好的约束。在目前已经证认的SNRs和新... 详细信息

超新星遗迹(supernova remnants, SNRs)是星际介质的重要来源,是理解超新星爆发机制、银河系宇宙线的加速和星际介质中化学元素丰度的重要载体。对SNRs距离的准确测量能对遗迹的其他物理参数进行更好的约束。在目前已经证认的SNRs和新发现的SNRs候选体中,有约1/3的SNRs及候选体有比较可靠的距离测量信息。通常测量SNRs距离的主要方法有3种:运动学方法、Σ-D关系法、消光-距离法。近几年,基于消光-距离的测距原理,利用红团簇星作探针来测量SNRs距离的方法得到迅速发展并广泛应用。红团簇星是一类正处于He核燃烧阶段的小质量恒星,它们的绝对光度和本征颜色弥散小,很容易被识别出,故常被用来作为标准烛光进而测量天体的距离。介绍了目前SNRs测距的进展,总结了利用红团簇星测量SNRs距离的进展。

关键词：超新星遗迹消光-距离红团簇星

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基于深度学习方法分类红团簇星与红巨星分支恒星

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西华师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王冠宇罗杨平黎鑫李启达西华师范大学物理与天文学院中国科学院云南天文台

为了获取更纯净的红巨星样本，采用了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... 详细信息

为了获取更纯净的红巨星样本，采用了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，结果显示此方法的目前准确度能达到97.9%。最后，将其与部分其他分类方法的准确度进行了比较。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。

关键词：红巨星支机器学习恒星参数星震学红团簇星

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基于LAMOST数据与机器学习方法测定大样本恒星年龄

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西华师范大学学报（自然科学版） 2023年第2期44卷 195-200页

作者：李启达李清罗杨平西华师范大学物理与天文学院四川南充637009

为了了解银河系以及追溯其形成历史,需要对分布在银河系中的大量恒星样本进行准确的年龄预测。通过LAMOST DR5和Kepler的星震学数据交叉匹配获得的训练样本,给出了一个具有163105颗恒星年龄参数的红团簇星星表。使用核主成分分析与随机... 详细信息

为了了解银河系以及追溯其形成历史,需要对分布在银河系中的大量恒星样本进行准确的年龄预测。通过LAMOST DR5和Kepler的星震学数据交叉匹配获得的训练样本,给出了一个具有163105颗恒星年龄参数的红团簇星星表。使用核主成分分析与随机森林相结合的方法对多个恒星参数与恒星年龄之间的关系进行训练,将样本分为训练集与测试集进行模型的训练与对照验证,测试集显示所训练的模型对恒星年龄预测的绝对误差平均值为0.46 Gyr,相对误差平均值为13%。同时,还探究了核主成分分析所使用的主成分个数与模型预测性能的关系,结果发现,当主成分达到4个时,模型的预测性能开始趋于稳定。

关键词：恒星参数恒星年龄红团簇星星震学机器学习

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