利用单类支持向量机在 WISE 巡天中进行自动新颖性检测

对以前未测绘的天空区域或波长波段进行广角测光巡天，总是会带来其存在和性质无法从早期观测中轻易预测的意外源：新颖源甚至异常源。此类天体可以通过新颖性检测算法进行高效搜索。在此，我们提出此类方法的一种应用，即单类支持向量机（OCSVM），用于在覆盖全天的中红外 AllWISE 目录中预选的源里搜索异常模式。为了创建预期数据模型，我们在具有来自 SDSS DR13 数据库光谱证认且同样存在于 AllWISE 中的天体集合上训练该算法。OCSVM 将其模式（此处为 WISE 测光测量）与模型不一致的源检测为异常源。在检测到的异常源中，我们发现了伪迹，例如由于混合导致测光失真的天体，但最重要的是，也发现了具有真正天体物理学兴趣的真实源。在后者中，OCSVM 识别出了一组严重红化的 AGN/类星体候选体，它们在天空中均匀分布，且大部分不存在于其他基于 WISE 的 AGN 目录中。它还使我们能够找到一组特定类型的混合源，主要是恒星和致密星系。通过将半监督 OCSVM 算法与标准分类方法相结合，可以通过考虑那些不存在于训练样本中但在目标集中得到良好表示的源来改进后者。异常检测增加了自动源分离程序的灵活性，并有助于验证训练样本的可靠性和代表性。因此，应将其视为监督分类方案中确保生成目录完整性和纯度的基本步骤。