典型文献
基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法
文献摘要：
提出了一种混合小波变换和卷积神经网络模型的时序数据自动寻峰方法,可用于光变曲线峰的快速识别,从海量数据中快速发现潜在暂现源.在硬X射线调制望远镜真实观测数据上的实验结果显示,相比于光谱寻峰、化学谱寻峰等问题中常用的小波变换寻峰方法,该方法得出的寻峰查准率提升了42％,F1值提升了41.3％,误报率降低了42.1％,而寻峰时间仅增加了0.18 s,基本满足实时检测的要求.所得结果证明了该方法在光变曲线寻峰问题上的有效性.
文献关键词：
寻峰方法;光变曲线;卷积神经网络;小波分析
中图分类号：
作者姓名：
马嘉卉;马森;邹自明;李云龙
作者机构：
中国科学院 国家空间科学中心,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049;国家空间科学数据中心,北京 101407
文献出处：
引用格式：
[1]马嘉卉;马森;邹自明;李云龙-.基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法)[J].天文学进展,2022(04):575-589
A类：
寻峰方法
B类：
于小波,小波变换,自动搜索,天文,卷积神经网络模型,时序数据,光变曲线,快速识别,海量数据,望远镜,真实观,观测数据,查准率,误报率,实时检测,小波分析
AB值：
0.229347
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