4FGL源的人工神经网络分类
高能天体物理现象
2021-06-30 v1
摘要
Fermi-LAT DR1与DR2的4FGL星表包含超过5000个伽马射线源，其中约四分之一未与已知天体成协，约三分之一与性质不确定的耀变体成协。我们独立地对4FGL DR1与DR2源进行三分类，使用人工神经网络(ANNs)集成，依据其为脉冲星(PSR)、BL Lac型耀变体(BLL)或平谱射电类星体(FSRQ)的可能性来刻画它们。我们在未成协源中识别出候选PSR、BLL与FSRQ，三类近似均分，并选出十个分类离群值作为潜在值得跟进研究的对象。
引用
@article{arxiv.2106.08222,
title = {Artificial Neural Network Classification of 4FGL Sources},
author = {S. Germani and G. Tosti and . Lubrano and S. Cutini and I. Mereu and A. Berretta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.08222},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 11 figures