CD-HPF：基于数据分析建模的新宜居性评分

对太阳系外行星上生命的搜寻可宽泛地分为以下几类：寻找类地条件或类似于地球的行星（地球相似性），以及寻找已知或未知形式生命存在的可能性（宜居性）。两个常用指数 ESI 和 PHI 描述了在分类不同系外行星或系外卫星时用于评分相似性/宜居性的启发式方法。具体而言，ESI 将地球视为宜居性的参考框架，是一种用于分类和测量任何行星体与地球物理相似性的快速筛选工具。PHI 评估任意给定世界上存在某种形式生命的概率，其基于已知生命的基本需求：稳定且受保护的基底、能量、适当的化学条件和液态介质。我们在此提出一种不同的度量，即 Cobb-Douglas 宜居性评分（CDHS），它基于 Cobb-Douglas 宜居性生产函数（CD-HPF），利用测量和计算的行星输入参数计算宜居性评分。所提出的度量具有解释度量弹性的指数，被赋予可验证的分析性质以确保全局最优，并且可扩展以容纳有限多个输入参数。该模型具有弹性，不存在曲率违例，并且正如我们所发现的，标准 PHI 是 CDHS 的特例。计算得到的 CDHS 评分被输入到带有概率群集的 K-NN（K-Nearest Neighbour）分类算法中，该算法通过监督特征学习方法促进将系外行星分配到适当类别，产生细粒度的宜居性簇。本工作提出了一种利用凸优化和算法机器学习的决策理论模型。