ПОИСК ПЕРЕМЕННЫХ ЗВЕЗД В МОНИТОРИНГОВЫХ И ОБЗОРНЫХ ФОТОМЕТРИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Аннотация

В результате проведения фотометрических обзорных и мониторинговых кампаний за одну ночь наблюдений получают несколько сотен ПЗС-изображений на каждом из которых, в зависимости от параметров телескопа, может быть до нескольких тысяч источников (звезд, астероидов и других объектов околоземного космического пространства). Для эффективного использования такого массива данных с целью обнаружения переменных звезд и транзиентных событий, необходим эффективный метод анализа большого массива данных. В данной статьепредставлен алгоритм обнаружения переменных звезд в данных фотометрических обзорных и мониторинговых кампаниях наблюдений с использованием алгоритмов машинного обучения. Показано, что определение всех возможных характеристик переменности временных рядов (кривых блеска) с последующей селекцией релевантных параметров, разложением их по главным компонентам и поиском среди них наиболее информативных (сокращение размерности задачи), позволяет применить методику классификации с использованием алгоритма "Random Forest" на уровне не хуже 70% точности идентификации переменных звезд.