系外行星人工智慧:在行星搜索调查(例如开普勒和TESS)中机器学习用于搜索过流系外行星的信号 源码
使用人工智能搜索系外行星 白皮书链接: : arXiv: : 该项目使用机器学习在行星搜索调查中搜索过境系外行星。 训练了多个神经网络(MLP,CNN,Wavelet MLP)以从模拟真实观察的人造光曲线识别模式。 训练有素的网络使用从任务中发现的已知行星过星历,以真实数据进行验证。 依存关系: 入门 这取决于您感兴趣的操作。.我建议您通读本文以大致了解代码的作用。 这种特定的机器学习算法基本上是一种美化的模式识别算法,旨在识别光度时间序列中的光曲线形状。 我试图包括所有撰写本文的相关脚本,其描述如下。 如果您有任何疑问,请随时给我发送电子邮件! 综合文件指南 generate_
文件列表
Exoplanet-Artificial-Intelligence-master.zip
(预估有个27文件)
Exoplanet-Artificial-Intelligence-master
models
MLP_transit.h5
142KB
test.txt
7B
CNN 1D_transit.h5
174KB
SVM_transit.h5
14KB
Wavelet MLP_transit.h5
143KB
Kepler Data.zip
2.33MB
quasiperiodicity.py
2KB
timeseries_eval.py
5KB
暂无评论