基于机器学习的快速射电暴搜寻方法综述后印本

作者： 刘艳玲1,2,3,4, ^1,2,3,4 陈卯蒸1,2,3,4, ^1,2,3,4 袁建平1,2,3 ^1,2,3
作者单位：

1. 中国科学院新疆天文台，新疆乌鲁木齐 830011

2. 中国科学院大学，北京 100049

3. 中国科学院射电天文重点实验室，江苏南京 210008

4. 新疆微波技术重点实验室，新疆乌鲁木齐 830011
提交时间：2021-09-29 15:27:33

摘要: 快速射电暴（Fast Radio Burst，FRB）是目前射电天文领域的主要热点前沿。其相关研究被《自然》（Nature）杂志评选为2020年十大科学发现之一。FRB爆发时间极短且鲜少重复的特点，使其观测捕捉到的概率极低。由人工从海量的天文观测数据中识别FRB事件是件耗时费力的工作。机器学习技术的蓬勃发展为实时搜寻与多频段联合跟踪观测FRB带来了可能。该文从传统机器学习方法和深度学习方法两个方面，对该研究已有的成果进行了分析与总结，并探讨了基于机器学习的FRB搜寻技术目前存在的问题和面临的挑战，分析了其未来发展趋势。

快速射电暴机器学习搜寻方法深度学习射电天文

分类： 天文学 >> 天文学
引用： ChinaXiv:202110.00009 (或此版本 ChinaXiv:202110.00009V1)
DOI:10.12074/202110.00009V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202110.00009.V1
推荐引用方式： 刘艳玲1,2,3,4,,陈卯蒸1,2,3,4, ,袁建平1,2,3.(2021).基于机器学习的快速射电暴搜寻方法综述.天文研究与技术.[ChinaXiv:202110.00009] (点此复制)

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2021-09-29 15:27:33

ChinaXiv:202110.00009V1

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