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远点，朱利安;阿什什·马哈巴尔;孙嘉阳;王晓峰;王毅G。;张玲松

建模光曲线以改进天文物体的分类。 （英语） Zbl 07260576号

统计分析。最小数据。 9，第1期，第1-11页（2016年）.
摘要：许多天气调查都在多次观测大部分天空。由此产生的光测量时间序列称为光曲线，为了解宇宙的动态性质提供了一个极好的窗口。然而，在分析这些光曲线时存在许多重大挑战。我们描述了一种基于建模的方法，该方法使用高斯过程回归生成用于此类光曲线分类的关键度量。与其他流行的非参数回归方法相比，该方法具有关键优势，因为它能够处理截尾、稀疏和密集采样曲线的混合、由地球上给定位置全年看不到的物体造成的年间隙以及已知但可变的测量误差。我们证明了我们的方法比过去天文学中流行的方法具有更高的正确分类率，从而表现出更好的性能。最后，我们提供了未来在日益扩大的天空测量中使用的方向。

MSC公司：

62至XX 统计
68倍 计算机科学

关键词：

分类;特征选择;高斯过程回归;不定期抽样;缺少数据

软件：

质量（R）;r零件;R（右）;随机森林;fda（右）;科恩拉布
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛J.Faraway｝等人，《统计分析》。数据Min.9，No.1，1--11（2016；Zbl 07260576）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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