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高对比度光谱学中的机器学习用于外行星探测：将互相关图和深度学习应用于中分辨率整体场谱
通过使用监督深度学习算法，将光谱和空间维度相结合，我们开发了一种新的方法，以提高积分场谱学（IFS）数据集的高对比度外行星的检测灵敏度。在将光谱维度转化为径向速度维度后，机器学习算法的真阳率受径向分离变化的影响较小，能够减少误报并提高对直接
PDFa month ago
利用卷积神经网络在高对比光谱中进行行星外行星检测：揭示交叉相关光谱中隐藏的分子特征
利用机器学习和分子模板的交叉相关光谱方法提高对系外行星的检测灵敏度，为未来的望远镜和仪器开发提供支持。
PDFa month ago
MM基于机器学习的 Gaia 天体测量外行星轨道的识别
通过机器学习方法，利用 Gaia 的星动轨道解决方案，确定太阳附近约 500 光年范围内的恒星系中可能的太阳系外行星和棕矮星伴星，提出 22 个最佳候选对象，其中四个是太阳系外行星候选，另外五个是非常大的棕矮星或非常低质量的恒星。
PDF3 months ago
多行星系中的外行星预测与利用人工智能确定行星与主星参数之间的相关性
通过 Titius-Bode 关系，在 229 个至少有三个或更多被确认存在行星的多行星系统中，发现了大约 53% 的系统中的行星比太阳系的行星更好地遵循对数间距关系。通过机器学习方法分析 762 个被确认存在的系外行星和八个太阳系行星的数
PDF4 months ago
基于模型的强化学习在自适应光学控制中的实验研究
通过实施和适应一种名为 AO 的 RL 方法（PO4AO），我们在 ESO 总部的 GHOST 测试台上展示了这种方法在实验室环境中的强大性能，该实验允许与推理并行进行训练，对于天空操作至关重要。
PDF6 months ago
使用 GPU 相位折叠和深度学习检测系统在开普勒观测中发现围绕 KG 矮星运行的小型超短周期行星
自 1995 年发现第一颗热木星绕一个类太阳恒星，即 Peg 51，以来，利用各种观测技术已经确认了 4000 多颗系外行星。本研究利用一种新的 GPU 相位折叠算法和卷积神经网络，称为 GPFC 方法，在 Kepler 光变数据上进行了研
PDF6 months ago
AAAI利用流匹配和神经重要性抽样推断系外行星的大气特性
大气检索通过估计观测光谱中的大气参数来表征外行星，通常将其作为贝叶斯推断问题来解决。我们探索了基于流匹配后验估计（FMPE）的机器学习方法用于大气检索，并发现在这种情况下，它比神经后验估计（NPE）更准确，但比嵌套采样方法的准确性稍低。我们
PDF7 months ago
用于探测系外行星凌日的 GPU 相位折叠和深度学习方法
GPFC 是一种新颖的图形处理单元（GPU）相位折叠和卷积神经网络（CNN）系统，用于利用凌日法检测系外行星。该系统采用在 GPU 上并行化的快速折叠算法来放大信噪比低的凌日信号，从而以高精度和速度进行搜索。经过对两百万个合成光曲线进行训练
PDF7 months ago
利用机器学习准确处理全球气候模型中的重叠混杂物种
我们研究了化学和辐射在普适环流模型中的耦合，并比较了不同混合方法的效果，发现基于 DeepSets 的机器学习方法在 GCM 使用中精确且高效，而其他方法可能需要用于加速大气检索。
PDF8 months ago
利用深度学习重建太阳系外行星大气参数
本研究利用深度学习和反向建模技术相结合的多模态架构，提出一种多目标概率回归方法，从外行星中提取大气参数，克服了计算限制，胜过先前的方法，在外行星大气的高效分析上做出了重要贡献，并为未来研究提供了有价值的见解。
PDF9 months ago
ExoMDN: 使用混合密度网络快速表征外行星内部结构
利用混合密度网络（MDN）和机器学习建立了 ExoMDN 模型，可以在 1 秒内处理获得行星每个层次的质量分数和厚度的完整后验分布，对小于 25 个地球质量的合成行星进行训练，并用于表征 22 个已确认的系外行星，包括 GJ 1214 b，
PDFa year ago
行星凌日信号分类器的多重性增强：使用 ExoMiner 的多重性增强验证 69 个新系外行星
本文提出一种基于多重性信息的框架以提高已有的行星凌日信号验证器的性能，并将其应用于多种现有的验证器中。最终，使用这个框架验证了来自 Kepler 目录的 69 颗新的行星。
PDFa year ago
MM基因双目标优化方法用于可居住性评分
使用遗传算法评估 Cobb-Douglas 宜居性得分，以找到一组最有前途的系外行星的最优值。
PDF4 years ago
WFIRST 微引力透镜调查预测 I：绑定行星检测率
通过对 WFIRST 各种不同设计方案的模拟研究，预计其可探测到约 1400 个限制在大约 1AU 外，质量大约为 0.1 个太阳质量的类地行星，其中大约 200 个质量小于 3 个地球质量，并随机出现一些类似木卫二的已知卫星大小的行星。
PDF6 years ago
使用深度学习识别系外行星：Kepler-80 周围的五个共振系行星链和 Kepler-90 周围的第八个行星
文章介绍了使用深度学习对开普勒探测器发现的潜在系外行星信号进行分类鉴别的方法，并应用到已知多行星系统中发现两个新的行星，其中一个则是在 Kepler-80 周围的五个行星的 3 体 - 拉普拉斯共振链中。
PDF7 years ago
透过分析和增强树方法对潜在宜居性的理论验证：对最近发现的系外行星进行乐观研究
该研究提出了一种基于 Cobb-Douglas 生产函数的习惯性评分指数，用于计算行星的可居住性得分，该指数使用行星半径，密度，逃逸速度和表面温度等测量和预测的行星参数，以分类和确定行星的适宜程度，它的弹性和全局极值的分析性质具备可扩展的优
PDF7 years ago
CD-HPF: 通过数据分析建模的新居住可居性评分
该研究提出一种基于 Cobb-Douglas 宜居生产函数的宜居度量方法，该方法采用测量和计算的行星输入参数计算生活得分，并应用于 K-NN 分类算法和机器学习以产生具有宜居性的颗粒簇。（This research proposes a h
PDF8 years ago
广域红外巡天望远镜 (WFIRST) 任务及其与 LISA 和 LIGO-Virgo 的协同作用
WFIRST 是一项 NASA 太空任务，它将使用广阔的红外和透镜摄影技术来进行巨大的星系调查，监测暗能量 SN Ia 研究，并观察来自合并近邻二进制中子星（LIGO-Virgo）或超大质量黑洞二进制星系（LISA）的引力波事件产生的电磁辐
PDF10 years ago
利用高放大率微引力透镜事件发现太阳系外行星
高倍率引力微透镜事件是发现系外行星系统的有效方法，可能性接近 100％，即使是类土星和类地的行星也有很高的可能性，而这种事件相对稀少但可预测。
PDF27 years ago