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A Comparison of BBN,ADTree and MLP in separating Quasars from Large Survey Catalogues

Chinese Journal of Astronomy and Astrophysics 2007年第2期7卷 289-296页

作者： Yan-Xia Zhang Yong-Heng Zhao National astronomical Observatories Chinese Academy of Sciences Beijing 100012

We compare the performance of Bayesian Belief Networks （BBN）, Multilayer Perception （MLP） networks and Alternating Decision Trees （ADtree） on separating quasars from stars with the database from the 2MASS and FIRST survey catalogs. Having a training sample of sources of known object types, the classifiers are trained to separate quasars from stars. By the statistical properties of the sample, the features important for classifica- tion are selected. We compare the classification results with and without feature selection. Experiments show that the results with feature selection are better than those without feature selection. From the high accuracy found, it is concluded that these automated methods are robust and effective for classifying point sources. They may all be applied to large survey projects （e.g. selecting input catalogs） and for other astronomical issues, such as the parameter measurement of stars and the redshift estimation of galaxies and quasars.

关键词： astronomical databases miscellaneous - catalogs - methods: data analysis methods statistical

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