基于解耦训练的脉冲星识别算法

尹乾; 车润琪; 杨如意; 郑新

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.005

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基于解耦训练的脉冲星识别算法

天文光学 | 更新时间：2025-09-01

- 基于解耦训练的脉冲星识别算法
- Pulsar recognition algorithm based on decoupling training
- 光学技术 2023年49卷第6期页码：680-684
- 作者机构：
  
  1. 1:北京师范大学人工智能学院
  2. 2:济南大学信息科学与技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金天文联合基金(U2031136)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.005
  中图分类号： P145.6
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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尹乾, 车润琪, 杨如意, 等. 基于解耦训练的脉冲星识别算法[J]. 光学技术, 2023,49(6):680-684.

Pulsar recognition algorithm based on decoupling training[J]. 2023, 49(6): 680-684.
尹乾, 车润琪, 杨如意, 等. 基于解耦训练的脉冲星识别算法[J]. 光学技术, 2023,49(6):680-684. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.005.

Pulsar recognition algorithm based on decoupling training[J]. 2023, 49(6): 680-684. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.005.

摘要

为了解决脉冲星识别研究局限在常规分类算法的视野中而缺乏针对性的问题，文章针对脉冲星数据集的特点，挖掘其内在特征与其他研究领域的关联性，发现了脉冲星数据与长尾分布之间存在的联系，探求脉冲星数据与长尾分布的特征一致性，首次将脉冲星数据分布看作长尾分布的一种特例。并从长尾视觉识别视角中的优化训练策略角度出发，提出了一种基于解耦训练策略的脉冲星识别算法。算法采用解耦训练策略，在操作上简捷高效，具备更强的可移植性。经过数据集的验证，算法能有效改善决策边界，在HTRU＿bands和HTRU＿ints数据集的召回率相较于对比方法分别提升了11.8%和13%

是一种性价比较高的有效识别算法。

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基于解耦训练的脉冲星识别算法

Pulsar recognition algorithm based on decoupling training

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.005

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