衣振萍
- 作品数：18 被引量：27H指数：4
- 供职机构：山东大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重大工程建设项目中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 一种抗噪声的M型星视向速度测量方法
- 2017年
- M矮星是银河系中最普遍的恒星,它们的运动状况能提供银河系演化的线索,视向速度(RV)是反映M矮星运动状况的重要参数之一。我国的大科学工程LAMOST巡天项目已经获得了数十万M型星光谱,测量这些恒星的视向速度需要自动、高效的程序。计算M矮星视向速度的一般方法是将观测光谱与模板光谱进行交叉相关得出。然而在实际处理过程中,由于本质上的不同或者噪声的影响,一些观测光谱和模板光谱错误匹配,从而使得这些光谱的视向速度测量产生偏差。为了减少噪声等因素的影响,对于信噪比较高、但局部有较强噪声的光谱,采用统计与经验特征相结合的方法选取光谱中的有效特征段、避开噪声污染的波段计算M型星的视向速度。利用该方法对LAMOST DR3 M型星星表中的部分实测光谱测量了视向速度,将之与APOGEE星表中的对应视向速度进行了对比。结果表明该方法有效地减少了局部噪声对视向速度的影响,提高了视向速度测量的准确率。
- 衣振萍潘景昌宋轶晗罗阿理
- 关键词：视向速度LAMOST光谱
- 网络黑板的设计与实现
- 2004年
- 为方便用户间可视图形、文字的信息传输,设计了网络黑板系统。网络黑板从功能上是指在网络中建立一个可视的信息共享机制,网络用户可通过它相互交流,实现信息的实时通信。系统是基于TCP IP协议的,采用CLIENT SERVER模式的网络通讯系统。采用WinSock控件连接客户端和服务器端来实现通信,以PICTUREBOX控件作为黑板主体,通过信息编码及编程实现双机 多机之间的可视图形、文字信息的可控实时传输。
- 吉海颖衣振萍潘景昌
- 关键词：WINSOCK控件数据编码
- 基于线指数特征的海量恒星光谱聚类分析研究被引量：5
- 2016年
- 聚类分析是数据挖掘中用以发现数据分布和隐含模式的一种重要算法,能简单有效地研究大样本、多参量和类别未知的光谱数据。以线指数作为光谱数据的特征值能够在尽可能多的保留光谱物理特征的同时,有效解决高维光谱数据聚类分析中运算复杂度较高的问题。本文提出了基于线指数特征的海量恒星光谱数据聚类分析的方法,提取恒星光谱中的Lick线指数作为海量巡天光谱数据的特征,使用k均值聚类算法完成对光谱数据的聚类,然后对聚类结果进行有效的分析。实验结果证明该方法能够快速有效地将具有相似物理特征的恒星光谱数据聚集到一起,该方法可以应用到巡天数据的研究中。
- 王光沛潘景昌衣振萍韦鹏姜斌
- 关键词：聚类分析恒星光谱
- 恒星巡天光谱中天光残留成分的自动识别与检测被引量：1
- 2017年
- 天光作为一种主要的噪声,叠加在目标天体光谱之中,降低了光谱的信噪比。经过减天光处理后,若光谱中仍含有大量强度高的天光残差将不利于对目标光谱的后续分析。自动识别减天光异常恒星光谱的研究较少,目前只能通过人工检测的方法去寻找减天光异常的光谱,效率较低。首先对影响减天光结果的因素进行分析,找出减天光异常光谱的特征,然后提出一种简单有效的方法能够自动识别LAMOST巡天经过Pipeline处理之后仍然存在减天光异常的恒星光谱并检测其位置。该方法先对光谱进行归一化处理,然后通过检测天光线附近是否有一定强度的类似发射线或吸收线的残留来判定该天光线位置是否出现减天光异常,最后得出光谱中所有的减天光异常的天光位置。通过对LAMOST光谱数据的实验表明,这种方法可以有效识别出减天光异常的光谱和发现不同残留强度的天光线异常位置,并且该方法简单易懂,识别效率高,可以应用于大量的减天光异常光谱的识别与检测问题。
- 安冉潘景昌衣振萍韦鹏
- 中低分辨率光谱的恒星Mg元素丰度估计方法研究
- 2019年
- 主要研究了一种新的基于ELM算法的中低分辨光谱的恒星Mg元素丰度估计方法。大科学工程郭守敬望远镜(LAMOST)为我们提供了海量的中低分辨率的光谱,确定这些光谱的Mg元素丰度将有助于我们深入了解银河系的形成历史和演化过程。目前从中低分辨率光谱中确定Mg元素丰度的方法主要是模板匹配法,但该方法算法复杂,优化参数较为困难且对噪声敏感,因此有必要研究新的方法。实验结果显示,ELM算法对MILES光谱的Mg丰度的估计的精度为0.0099(0.15)dex,而对信噪比大于50的LAMOST光谱的精度为0.0027(0.11)dex。通过与其他算法进行对比,证实ELM算法是一种能精确估计中低分辨率光谱的Mg元素丰度的算法,能够应用于LAMOST后期的光谱数据中。
- 卜育德潘景昌衣振萍
- 基于集成树的M型星光谱分类被引量：1
- 2019年
- 在赫罗图中,M巨星位于红巨星的顶端,是由类太阳的主序星逐渐演化而成的最明亮的一类恒星。M巨星的研究对于理解银河系,特别是银河系晕的性质至关重要。中低分辨率的M巨星光谱,常因为特征不显著、噪声影响等因素而与M矮星的光谱混在一起,不易区分。现有研究一般利用CaH2+CaH3vs.TiO5分子谱指数初步筛选M巨星光谱候选体,再通过人眼检查确认。但这种方法仅利用了三个巨星相关的分子带指数,没有利用识别M巨星的其他光谱特征,可能会由于噪声对指数的污染而导致分类错误。而且,人眼检查数量众多的光谱不仅耗时而且检查质量依赖于人的经验,可靠性无法得到保证。LAMOST望远镜自2011年开始先导巡天到2017年6月,已经发布了900多万天体的光谱,最新释放的光谱数据DR5包含了52万的M型星光谱数据,需要采用自动、准确、有效的方法来区分其中不同光度级的M子样本。本研究利用集成树模型分类M巨星和M矮星光谱,分别采用随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM算法,构建区分M巨星和M矮星的光度分类器。四种分类器的测试准确率分别达到97.23%,98%,98.05%和98.32%。实验表明LightGBM模型比其他三种集成树模型准确率更高,训练时间更少,分类效率更高。对分类器模型获取到的重要特征分析的结果表明,集成树算法有效提取并表达了用于区分M巨星和M矮星的结构性特征,模型提取到的重要特征不仅包括原子线或分子带吸收的波长位置,还包含了它们相邻的伪连续谱,这与传统上计算指数所需要特征波长和伪连续谱是一致的。相比于传统M巨星和M矮星分类方法,集成树模型能够采用光谱中的多个重要特征组合进行分类,避免仅依赖某一种特征易受噪声影响而得出错误的分类结果。研究结果表明集成树算法在巨星识别过程中具有显著优势,完全可以替代传统上只利用CaH和TiO指数�
- 王晶衣振萍岳丽丽董慧芬潘景昌卜育德
- 关键词：光谱分类特征提取
- 数据仓库中基于访问频率的动态物化视图的研究
- 数据仓库的在线分析处理(OLAP，On-LineAnalyticalProcessing)和在线数据挖掘(OLDM，On-LineAnalyticalMining)通常要对大量的数据进行运算，以精简的结果来回答用户的查询...
- 衣振萍
- 关键词：数据仓库物化视图自适应
- 文献传递
- 早M型矮恒星光谱聚类方法与分析被引量：1
- 2017年
- 大规模光谱巡天项目如LAMOST等产生了海量极具研究价值的观测数据,如何对此数量级的数据进行有效的分析是当前的一个研究热点。聚类算法是一类无监督的机器学习算法,可以在不依赖于领域知识的情况下对数据进行处理,发现其中的规律与结构。恒星光谱聚类是天文数据处理中一项非常重要的工作,主要对海量光谱巡天数据按照其物理及化学性质分类。针对LAMOST巡天中的早M型矮恒星的光谱数据,使用多种聚类算法如K-Means,Bisecting K-Means和OPTICS算法做了聚类分析,研究不同聚类算法在早M型恒星数据的表现。聚类算法在一定程度依赖于其使用的距离度量算法,同时研究了欧氏距离、曼哈顿距离、残差分布距离和上述三种聚类算法搭配下的表现。实验结果表明:(1)聚类算法可以很好地辅助分析早M型矮恒星的光谱数据,聚类产生的簇心数据和MK分类吻合得非常好。(2)三种不同聚类算法表现不尽相同,Bisecting K-Means在恒星光谱细分类方面更有优势。(3)在聚类的同时也会产生一些数量较少的簇,从这些簇中可以发现一些稀有天体候选体,相对而言OPTICS适合用来寻找稀有天体候选体。
- 刘杰潘景昌吴明磊吴明磊刘聪韦鹏衣振萍
- 关键词：LAMOST聚类降维
- PCA和相融性度量在聚类算法中的应用被引量：6
- 2007年
- 提出一种基于主分量分析和相融性度量的快速聚类方法。通过构造主分量空间将高维数据投影到两个主成分上进行特征提取,每一个主分量都是原始变量的线性组合,主分量之间互为正交关系,在剔除冗余信息的同时,实现高维数据降维,得到二维坐标,以此作为聚类分析的输入;提出相融性度量的定义,用相融性度量描述一个样本与训练集相融合的程度,设计一种基于相融性度量的分类器。以该方法为基础设计的光谱自动分类系统可实现快速、准确地分类。
- 姜斌潘景昌郭强衣振萍
- 关键词：降维高维数据主分量分析
- 恒星低质量光谱的连续谱拟合方法被引量：1
- 2018年
- 恒星的连续谱是由于黑体辐射导致的光辐射强度随波长(频率)连续光滑变化的光谱。每条观测到的光谱数据中都会包含连续谱、谱线和噪声。恒星的分类主要是依据光谱的谱线、连续谱的相对强度以及光谱的其他特征。恒星连续谱的分布以及谱线的轮廓是由恒星大气内的物理因素决定的,也可以根据连续谱及谱线对恒星大气的物理参数进行估计。因而处理光谱的主要问题就是提取连续谱,并且通过归一化进行谱线的提取。恒星连续谱提取的算法主要有多项式逼近、中值滤波、形态滤波以及小波滤波等,但是这些方法对于低质量光谱处理的鲁棒性不是很好,因此有必要研究一种新的算法对低质量光谱的连续谱进行提取。在仔细分析恒星低质量连续谱的基础上,提出一种基于蒙特卡罗方法的低质量恒星连续谱拟合方法。该方法对恒星光谱筛选过程中不在范围内的点利用蒙特卡罗均匀分布进行自动插值,让每一个波长都对应一个流量点,然后对这些流量点进行低阶多项式迭代拟合,从而得到连续谱。为了验证算法对不同信噪比的低质量光谱连续谱提取的鲁棒性,利用不同的信噪比在原始光谱中加入不同的高斯白噪声对低质量光谱进行模拟。结果表明蒙特卡罗算法对不同信噪比的低质量光谱的拟合具有较高的精度与较强的鲁棒性。
- 吴明磊潘景昌衣振萍韦鹏
- 关键词：连续谱蒙特卡罗
