恒星分类：一种用于识别双星和外行星恒星的深度学习方法。
摘要：使用深度学习技术，我们提出了一种将恒星分为双星或外行星的新方法。我们的方法利用特征提取、小波变换和神经网络在恒星轻变曲线上进行，以实现高精度的结果。我们还通过将多个空间望远镜的观测数据与已知双星和外行星星系的目录进行交叉匹配，编制了一个用于训练和验证的双星和外行星数据集。应用小波变换在光变曲线上可以减少数据点的数量并提高训练时间。我们的算法表现出非凡的性能，测试准确率达到81.17％。这种方法可以应用于来自当前和未来的空间望远镜的大型数据集，提供一种高效准确的恒星分类方法。
作者：Aman Kumar and Sarvesh Gharat
论文ID：2301.13115
分类：Instrumentation and Methods for Astrophysics
分类简称：astro-ph.IM
提交时间：2023-05-22