人工智能辨识暗星白矿星
天体物理学
2009-10-30 v1
摘要
白矿星光度函数已被证明是研究银河盘年龄及局部星体形成率历史的优良工具。然而，若能获得暗星白矿星的观测光度函数，将提供有关其年龄、星体形成率持续时间，以及约束初始质量函数（IMF）形状的宝贵信息。主要问题在于已鉴定为暗星白矿星的数量稀缺。本文证明，人工智能算法可成功用于对已鉴定的光谱白矿星种群进行分类，从而识别出数个潜在的暗星白矿星，并提升其光度函数的显著性。
引用
@article{arxiv.astro-ph/9809363,
title = {Neural Network identification of halo white dwarfs},
author = {Santiago Torres and Enrique Garcia-Berro and Jordi Isern},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/9809363},
year = {2009}
}
备注
15 pages, 3 postscript figures. Accepted for publication in ApJ Letters, uses aasms4.sty