数据丰富的天文学：利用 PhotoRApToR 挖掘巡天数据
天体物理仪器与方法
2014-06-13 v1
摘要
在过去十年中，新一代望远镜和传感器的出现使得海量数据得以产生，天文学已成为一门数据丰富的科学。应对这种数据海啸需要主要基于机器学习的新自动方法。我们展示了在测光红移和星系分类领域的一些结果，这些结果是利用 DAMEWARE（数据挖掘与 Web 应用资源）中提供的 MLPQNA 算法针对 SDSS 星系（DR9 和 DR10）获得的。我们介绍了 PhotoRApToR（Photometric Research Application To Redshift）：这是一款基于 Java 的桌面应用程序，能够解决回归和分类问题，并专门用于测光红移（photo-z）估计。
引用
@article{arxiv.1406.3192,
title = {Data-Rich Astronomy: Mining Sky Surveys with PhotoRApToR},
author = {Stefano Cavuoti and Massimo Brescia and Giuseppe Longo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.3192},
year = {2014}
}
备注
proceedings of the IAU Symposium, Vol. 306, Cambridge University Press