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科学家初次应用机器学习技术指标分析潜在性行星样版
本文摘要:博雅直播app,博雅直播app官网,华威大学物理学与电子信息科学系及其莱纳·图灵研究所的研究工作人员搭建了一种根据机器学习技术性的算法,接着应用美国国家航空航天局的开普勒和“凌日系外行星勘查通讯卫星TESS”望眼镜每日任务等得到的数千颗候选行星样版开展训炼,然后在开普勒望眼镜并未确定的候选行星数据上应用该算法,确定了50颗行星,这种行星是第一批被机器学习“验明正身”的行星。

高新科技日报北京市8月26日电新闻记者刘霞据科学家机构网25日报导,英国科学家开发设计出一种新的机器学习算法,已用其确定了50颗系外行星。它是科学家初次应用机器学习技术指标分析潜在性行星样版,并明确什么是真正的,什么是“假”或阳性,进而测算出每粒候选行星为一颗真真正正行星的几率。全新研究結果发布于皇室天文学会季刊上,该研究还初次对该类行星认证技术性开展了规模性较为。研究工作人员表明,她们的结果为将来应用多种多样认证技术性包含她们的机器学习算法统计分析并确定系外行星的发觉出示了夯实基础。

行星

现阶段很多系外行星调研都依靠凌星法来搜集很多数据信息。说白了凌星法指的是行星根据行星正前方时,会造成望眼镜检测到的行星传出的光源显著降低,但这也可能是因为情况物件的影响,乃至照相机中的细微差值而致,这种“阳性”能够在行星认证全过程中挑选出去。华威大学物理学与电子信息科学系及其莱纳·图灵研究所的研究工作人员搭建了一种根据机器学习技术性的算法,接着应用美国国家航空航天局的开普勒和“凌日系外行星勘查通讯卫星TESS”望眼镜每日任务等得到的数千颗候选行星样版开展训炼,然后在开普勒望眼镜并未确定的候选行星数据上应用该算法,确定了50颗行星,这种行星是第一批被机器学习“验明正身”的行星。研究工作人员强调,这50颗行星大小不一,从像海王星一样大到比地球上小,公转周期从200天到一天不一,科学家下面能够应用专用型望眼镜优先选择对他们开展进一步观查。

行星

机器学习

研究工作人员表明,该算法训练有素高效率比目前技术性高些,而且能够彻底自动化技术,特别适合剖析TESS等当今调研中观查到的数千个行星候选物,还可以变成未来用以给行星“验明正身”的专用工具之一。编写:田博群。


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