基于神经网络的高分辨率 X 射线光谱异常检测
天体物理仪器与方法
2019-06-12 v1
摘要
我们提出一种用于高分辨率 X 射线光谱的异常检测技术。该方法基于变分自编码器神经网络架构，且训练仅需{\it 正常}样本。我们使用 Python 实现该网络，仔细考虑了泊松统计的影响，并利用单温度、双温度和非平衡等离子体的模拟高分辨率 X 射线光谱数据集演示了该概念。我们提出的技术将协助科学家发现重要信息，否则这些信息会因未来 X 射线天文台所获取数据量过大而被遗漏。
引用
@article{arxiv.1905.13434,
title = {Neural network-based anomaly detection for high-resolution X-ray spectroscopy},
author = {Y. Ichinohe and S. Yamada},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.13434},
year = {2019}
}
备注
Accepted for publication in MNRAS