【摘 要】
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随着Fermi卫星巡天的进展,越来越多的活动星系核被发现。作为活动星系核的一个特殊的子类,耀变体具有与一般天体不一样的物理性质。耀变体的喷流方向几乎直接面对着观测者,因此能被探测到很强的辐射流量。在这种表现为强流量的天体中,天文学家们观测到了很多极端的观测性质。耀变体一直是天文学中的一大研究热点,而对其进行分类是进行进一步研究的必要前提。目前,对于类星体的分类仍存在较多方法。当前比较常用的方法是利
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随着Fermi卫星巡天的进展,越来越多的活动星系核被发现。作为活动星系核的一个特殊的子类,耀变体具有与一般天体不一样的物理性质。耀变体的喷流方向几乎直接面对着观测者,因此能被探测到很强的辐射流量。在这种表现为强流量的天体中,天文学家们观测到了很多极端的观测性质。耀变体一直是天文学中的一大研究热点,而对其进行分类是进行进一步研究的必要前提。目前,对于类星体的分类仍存在较多方法。当前比较常用的方法是利用光学光谱将耀变体分成蝎虎天体（BL Lac）和平谱射电类星体（FSRQ）两个子类。受观测限制,部分耀变体难以获得其光学光谱,定义为待定分类的耀变体（Blazar Candidate of Uncertain type,BCU）。我们尝试利用有监督的机器学习方法其进行分类,但计算耗时十分长。为了减少参与运算的指标数,我们计算了各个观测指标对分类的贡献程度,结果和前人们的工作都不尽相同,于是尝试着利用几种机器学习结合主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的方法,计算出原始数据中的主成分个数,从而作为剔除无关指标的参考。在经过PCA算法后,我们将PCA给出的参数空间中14个指标降至6个,通过降低指标数来尝试减少引入的偏差。结果模型正确率普遍提高,调整参数的耗时普遍下降。其中5种机器学习的模型中,神经网络的模型正确率最高。我们利用这种方法对待定分类的耀变体做了分类预测,结果和前人的利用其他方法得到的基本一致。最后,我们利用4FGL中已被证认的部分与预测结果进行比对。结果显示我们对3FGL中BCU的预测结果很大程度上符合4FGL数据。最后,我们利用这一验证过的方法,对4FGL中的Blazar候选体进行预测分类。并针对利用4FGL建立的机器学习模型性能进行评估:评估结果显示,我们的方法对4FGL数据建立的模型分类器有着很好的表现,分类具有较高的正确率和鲁棒性。
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