人工智能在脉冲星候选体筛选中的应用

• 作者: 刘志杰 张蕾 李菂 潘之辰 王培 王晨 许余云
• 来源期刊: 天文学进展
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工智能 脉冲星 候选体筛选
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 304-315
• 页数: 12页
• 分类号: P162.4
• 字数: 7960字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8349.2017.03.03

摘要

脉冲星搜寻是对脉冲星、引力波,以及对快速射电暴(Fast Radio Burst,简称FRB)等暂现源进行研究的基础.搜寻不仅可以扩大脉冲星样本,还可以发现极端性质的致密星.这有助于研究致密天体状态方程、星际介质、脉冲星导航、引力波探测等课题.目前,射电望远镜的单次巡天就可以产生百万数量级的脉冲星候选体.面对这些海量数据,仅仅依赖人工识别筛选,已不能满足数据的时效需求,更不能实现数据的实时处理.机器学习、计算机视觉应用等人工智能技术自诞生以来,其理论和技术已日益发展成熟,并已成功运用到脉冲星候选体筛选等射电天文研究领域.首先将介绍现有脉冲星搜寻的人工智能方法,再统计和分析已有脉冲星候选体筛选方法的性能,最后对FAST脉冲星候选体筛选工作进行展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志杰	贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室	40	279	7.0	16.0
2	许余云	贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室	2	5	1.0	2.0