2021-10-22：并合星系的自动识别
– 并合星系形态特征的不规则性：普通星系测光模型的盲区– 训练集：最近释放的人眼星系形态分类数据Galaxy Zoo DECaLS– 方法 ：随机森林（RF）；快速傅立叶变化（FFT）+RF；FFT+主成份（PCA）+RF；CNN（卷积神经网络）等– 在并合星系分类模型中：简单的数据变换+回归分析，可以得到和CNN相当的结果，前者具有更好的可理解性。 （Rafael de Souza，陈宓，沈世银）DeepLeGATo：利用CNN拟合星系光度轮廓，得到和GALFIT相当甚...
2021-10-20：子课题二取得进展
•DECaLS：利用DECam开展的图像巡天，其中星系形态利用计算机进行自动分类•Galaxy Zoo DECaLS：最近释放的人眼星系形态分类数据•正在开展无监督分类 VS 人眼分类比较–方法：PCA降维，空间聚类–人员：COIN合作组织•利用人眼标签进行有监督的学习（CNN）开展星系并合和星系棒标记：将来可以应用到DESI等其它巡