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基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法 作者： 马嘉卉1,2，马 森1,2，邹自明1,3，李云龙1,3 1 作者单位： 1. 1. 中国科学院国家空间科学中心； 2. 中国科学院大学； 3. 国家空间科学数据中心 提交时间： 2023-06-07 摘要: 提出了一种混合小波变换和卷积神经网络模型的时序数据自动寻峰方法，可用于光变曲线峰的快速识别，从海量数据中快速发现潜在暂现源。在硬 X 射线调制望远镜真实观测数据上的实验结果显示，相比于光谱寻峰、化学谱寻峰等问题中常用的小波变换寻峰方法，该方法得出的寻峰查准率提升了 42%，F1 值提升了 41.3%，误报率降低了 42.1%，而寻峰时间仅增加了0.18 s，基本满足实时检测的要求。 所得结果证明了该方法在光变曲线寻峰问题上的有效性。 Abstract: We present an automatic peak-finding method based on the wavelet transform and convolutional neural network to identify the peaks of light curves, and it helps to rapidly discover potential transient sources from massive data. Here we use the real observation data of the HXMT as our experiment data. The experiments make comparisons with the wavelet transform peak-finding method, which is commonly used for peak-finding problems of spectral or chemical spectral. The results show that the method improves the peak-finding precision rate and the F1 value by 42% and 41.3%, and reduces the false alarm rate by 42.1%, while the peak-finding time only increases by 0.18 s. Therefore it can solve the problem of light curve peak-finding by combining the wavelet transform and convolutional neural network. 寻峰方法 光变曲线 卷积神经网络 小波分析 期刊： 天文学进展 分类： 天文学 >> 天文学 投稿状态： 已在期刊出版 引用： ChinaXiv:202306.00404 (或此版本 ChinaXiv:202306.00404V1 ) DOI:10.3969/j.issn.1000-8349.2022.04.05 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202306.00404.V1 推荐引用方式： 马嘉卉1,2，马 森1,2，邹自明1,3，李云龙1,3.(2023).基于小波变换与卷积神经网络的自动搜索X射线天文暴事件的方法.天文学进展.doi:10.3969/j.issn.1000-8349.2022.04.05 版本历史 [V1] 2023-06-07 10:21:39 ChinaXiv:202306.00404V1 下载全文

都市高武】+【嘉豪就变强】+【装逼打脸】同期天赋觉醒，张豪成为唯一异类，没有觉醒任何天赋。但实际上他觉醒了豪气冲天系统，只要做出嘉豪行为就能得到豪气点，就能变强。为了变强，为了探索失踪姐姐的秘密，他果断走上了嘉豪大道。从一人独上高楼饮酒醉开始。自在豪意功、豪派气功、豪火灭却，赛豪变身，光之豪。随着一个个无上豪通被他使用出来，世界为之震惊~“想要知道豪气冲天的秘密吗？来

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