[发明专利]基于机器学习的天文光学瞬变源快速自动识别方法及系统

摘要

基于机器学习的天文光学瞬变源快速自动识别方法及系统，该方法包括：(1)通过仿真的方法构建瞬变源仿真观测图像训练样本；(2)通过瞬变源仿真观测图像训练样本完成特征参量的提取并进行训练自动分类器；(3)将观测图像与模板图像相减得到残差图像；(4)对残差图像进行点源和特征参量的提取；(5)由步骤(2)生成的自动分类器根据由步骤(4)处理的特征参量，采用基于随机森林的自动分类算法进行目标的自动分类得到瞬变源候选体。

主权项

1.一种基于机器学习的天文光学瞬变源快速自动识别方法，其特征在于，该方法包括：(1)通过仿真的方法构建瞬变源仿真观测图像训练样本：对原始图像进行减背景处理；从减背景处理后的图像中选出一颗孤立的星，作为星像轮廓模板，通过对星像轮廓模板的流量进行仿真重构，之后叠加到原始图像上的方式构建出含有瞬变源的仿真观测图像；从减背景处理后的图像中选出一批亮暗不等的星，作为星像轮廓模板，通过将该模板叠加到原始图像上的方式构建出含有瞬变源的仿真观测图像；利用上述两种构建含有瞬变源的仿真观测图像的方法对选定的一段时间内的原始图像中，构建出瞬变源仿真观测图像训练样本；(2)通过瞬变源仿真观测图像训练样本完成特征参量的提取并进行训练自动分类器；(3)将观测图像与模板图像相减得到残差图像；(4)对残差图像进行点源和特征参量的提取；(5)由步骤(2)生成的自动分类器根据由步骤(4)处理的特征参量，采用基于随机森林的自动分类算法进行目标的自动分类得到瞬变源候选体。