| 基于像素偏移值信号增强算法的单脉冲候选体分类方法研究 |
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| 引用本文： | 扈钰,马硕.基于像素偏移值信号增强算法的单脉冲候选体分类方法研究[J].德州学院学报,2023(4):16-21+38. |
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| 作者姓名： | 扈钰 马硕 |
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| 作者单位： | 1. 德州学院计算机与信息学院;2. 德州学院天文科学研究院 |
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| 摘 要： | 时域射电领域观测活动经常产生海量的数据，而随着深度学习技术近几年来的不断发展，以在海量的数据流中识别可能的单脉冲侯选体成为主流方法。相对于传统的脉冲星搜寻方法，使用深度学习领域的技术可以缩短搜寻时间，提高搜寻效率，同时能达到极高的预测精度。本文提出了一种像素偏移值信号增强算法，采用经ImageNet预训练、以EfficientNet-B0为骨干网络的迁移学习模型，可以直接处理来自射电望远镜的原始、高时间分辨率的数据集，不需要消色散，此方法亦可以应用于FRB侯选体的发现。实验证明，在来自FAST官方网站的数据集测试中，该模型可达到92.0%的召回率以及90.1%的精确率。经对比，本文提出的像素偏移值信号增强算法使得模型的Recall提高了45.8%,Precision提高了17.5%,Accuracy提高了26.3%，以及F1-score提高了31.1%。
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| 关 键 词： | 单脉冲分类 迁移学习 EfficientNet-B0 像素偏移值信号增强 |
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