利用数据挖掘技术确定类星体候选体

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

10778724

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

张彦霞

完成单位：

中国科学院国家天文台

中文关键词：

数据挖据; 数据分析; 巡天; 类星体;

其他语种关键词：

data mining; data analysis; survey; quasars

项目类型：

联合基金项目

语种：

中文

开始日期：

2008-01-01

结束日期：

2010-12-31

中文摘要：

随着大型的来自不同波段的巡天望远镜的运行和发展，海量的不同波段数据成批涌现。如何将这些数据存储、管理、分析、融合、应用和挖掘等都是天文学家需要迫切解决的课题。为此我们开发了星表自动入库工具和交叉证认工具，及将二者融合起来的海量天文星表融合系统。借助该系统我们获得了来自不同星表的多波段数据。在这些数据上探讨了特征选择算法、分类、聚类和回归算法。对比了一些算法的性能，了解了各种算法的优缺点以及其适用的范围和条件。对于性能较好的算法，用于为郭守敬望远镜（LAMOST）选取类星体候选体。另外，从射电巡天星表（FIRST和NVSS）选取了未证认的源作为LAMOST的输入星表。这些工具和方法的成功应用将有助于天文学家处理和分析数据，发现知识，以此来带动天文理论和技术的发展和完善，这不仅对虚拟天文台的发展和完善有着重要的科学意义，而且对大型巡天项目LAMOST的输入星表和光谱处理有着非常重要的实用价值。