基于核嶺回歸方法的恒星大氣物理參數的自動測量

李航飛，屠良平，胡煜寒，劉 昊，趙 健

遼寧科技大學理學院, 遼寧 鞍山 114051

引 言

在天文學研究中，各類天體對應的物理參數對于研究天體的形成、結構以及演化具有極其重要的作用。 要想精確的測量天體的某一個物理參數如質量、大小及年齡，科學家往往要基于幾十個精細物理系統來觀測分析得到。 但在面對大型巡天計劃如我國大科學工程LAMOST項目[1]時，這種方式就不適用了，在大樣本統計天文學中，科學家也可以容忍精度稍低但計算效率更高的方法。 LAMOST這類項目可以獲取數百萬甚至上千萬的天體光譜，這些數據為我國天文學家研究銀河系和星系的形成與演化，提供了有力的基礎性數據，也為許多天文學研究取得重大突破奠定了基礎[2]。 而利用光譜數據研究快速高效的算法來測量天體目標的物理參數顯然具有重要意義和價值。

基于LAMOST光譜數據，本文主要研究其中一類天體——恒星大氣物理參數的自動測量。 恒星大氣物理參數主要包含有效溫度(Teff)，金屬豐度([Fe/H])，表面重力(Logg)。 這一課題吸引了一些學者進行了相關算法方面的研究，如王杰[3]等提出了線指數方法，即通過選擇最佳的線指數來建立回歸模型，進而進行回歸預測。 潘儒揚[4]等提出的深度學習方法，也被應用在恒星大氣物理參數測量方面，他指出深度學習在處理非線性數據的時候表現出比較好的特性。 Yang[5]等采用反饋型神經網絡算法進行參數測量，通過采用自編碼進行特征提取，之后建立模型進行參數測量。……