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摘要:
利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、集成学习(Ensemble Learning,EM)和多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)将罗马5期耀变体多波段目录(The 5th edition of the Roma-BZCAT Multifrequency Catalogue of Blazars,5BZCAT)中227个不确定类型的耀变体(Blazars of Uncertain type,BZUs)分为蝎虎天体候选体和平谱射电类星体候选体,并通过特征工程和网格搜索方法提高分类准确率.综合4种分类器的分类结果,将判别概率阈值设为0.8,得到33个蝎虎天体候选体和119个平谱射电类星体候选体.
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文献信息
篇名 罗马5期耀变体多波段目录BZUs的分类
来源期刊 天文研究与技术-国家天文台台刊 学科 工学
关键词 耀变体 蝎虎天体 平谱射电类星体 机器学习 分类
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 25-42
页数 18页 分类号 TN216
字数 语种 中文
DOI 10.14005/j.cnki.issn1672-7673.20200513.001
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研究主题发展历程
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耀变体
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分类
研究起点
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期刊影响力
天文研究与技术-国家天文台台刊
季刊
1672-7673
53-1189/P
昆明市东郊羊方凹凤凰山云南天文台(昆明110信箱)
chi
出版文献量(篇)
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