基于机器学习的单脉冲搜索候选体识别对FAST观测CRAFTS数据的应用研究

分类： 天文学 提交时间： 2023-12-13 合作期刊: 《天文学进展》

张 彬1,2,3,4，游善平1,3,4，谢晓尧1,3,4，于徐红1,3,4，梁 楠1,3,4

摘要： 单脉冲搜索作为脉冲星探测的有力工具，在探测旋转射电暂现源以及快速射电暴中扮演着重要角色。为了从海量的射电巡天数据中快速筛选出最有价值的单脉冲搜索候选体，候选体识别已经从早期启发式阈值判断发展到基于机器学习自动识别。对于 FAST 观测，研究了基于机器学习的单脉冲搜索候选体识别应用到 CRAFTS (the commensal radio astronomy FAST survey) 超宽带脉冲星数据的性能表现。在评估过程中，使用单脉冲事件组识别 (SPEGID) 和单脉冲搜索器 (SPS) 两类自动识别方法，通过 7 种不同机器学习分类器对 CRAFTS 基准数据集产生的单脉冲搜索候选体进行自动识别；作为对比，也使用了启发式阈值判断的方法 (RRATtrap和 Clusterrank)。结果表明，SPEGID 具有最好的性能表现 (最高的 F1-score 值 95.1%、次高的召回率 95.4%、最低的假阳性率 4.7%)，SPS 具有最快的筛选速度 (平均每小时筛选 4 010 个候选体)。通过对比分析结果，探讨了如何基于 FAST 观测数据开展高效的单脉冲搜索候选体识别。

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