全天区WISE年轻恒星天体候选体的支持向量机遴选
天体物理仪器与方法
2016-03-09 v1 太阳与恒星天体物理
摘要
我们探索了广域红外巡天探测器（WISE）任务的全WISE星表，并辨识出年轻恒星天体（YSO）候选体。可靠的2MASS和WISE测光数据结合普朗克尘埃不透明度值被用于构建我们的数据集并寻找最佳分类方案。一种精细的统计方法，支持向量机（SVM），用于分析多维数据空间并去除被识别为污染物（河外源、主序星、演化恒星以及与星际介质相关的源）的源类型。SIMBAD数据库中列出的天体用于识别已知源并训练我们的方法。给出了一个新的包含133,980个I/II类YSO候选体的全天区遴选结果。基于与我们的SIMBAD训练集比较，估计污染率远低于1%。我们还将我们的结果与现有方法和星表进行比较。基于与测光和光谱YSO星表比较，SVM遴选过程成功识别出>90%的I/II类YSO。我们的结论是，通过使用SVM，我们的分类能够比基于颜色-颜色和星等-颜色选择的其他方法识别出训练样本中更多已知YSO。YSO候选体的分布与普朗克银河系冷团块在金牛-御夫-英仙-加州区域的分布很好地相关。
引用
@article{arxiv.1602.05777,
title = {An all-sky Support Vector Machine selection of WISE YSO Candidates},
author = {Gábor Marton and L. Viktor Tóth and Roberta Paladini and Mária Kun and Sarolta Zahorecz and Peregrine McGehee and Csaba Kiss},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.05777},
year = {2016}
}
备注
27 pages, 15 figures, 15 tables