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基于机器学习的FAST望远镜反射面节点识别和SETI后端研究的开题报告
一、研究背景及意义
1.1研究背景
射电天文学是研究天空中的无线电波辐射的天文学。它是研究天文学中的一种新颖方式，可以让我们从电磁辐射的角度探索宇宙中的物理现象、天体进化和基础物理学。射电天文学包含了两大类研究对象：射电源和天体射电现象。为了观察并记录远程的天体射电现象或搜索网络的外星信号，射电望远镜被用来接收和测量来自外面的若干电磁波。不幸的是，射电望远镜的运用对总装和校准两方面的精度和可靠性提出了高要求。
针对此要求，德国科学家C.Hedel指导他的同事于1990年发明了一种新型的光学校准器件——FAST（Five-hundred-meterApertureSphericalradioTelescope）望远镜反射面。
FAST反射面由对称圆平面布置的30216个六边形金属板构成，直径约500米。FAST的反射面节点数量如此之多，人工校准意味着大量人力和物力投入，费时费力。因此，人们开始探索一种优化校准效率和精度的新方法，这就引申出了本次研究——基于机器学习的FAST望远镜反射面节点识别。
1.2研究意义
FAST反射面节点识别要在短时间内实现，这就需要研究者采用高度自动化的方法。机器学习技术在图像识别、模式识别、自然语言处理等方面取得了重要的成果。通过应用机器学习模型，可以有效地实现FAST反射面节点的自动识别与校准，提高校准效率和校准精度。
1.3研究任务
1.探究机器学习在FAST望远镜反射面节点识别中的应用方法；
2.设计反射面节点识别的机器学习模型，完成训练与测试；
3.实现节点坐标的自动标定，完成反射面节点的自动识别；
4.探究校准方法，提高反射面建模精度；
5.针对存在的问题，提出优化反射面校准的措施。
二、研究内容
2.1短视觉反射面节点构建
FAST反射面节点数量庞大，需采用快速的短视觉算法来分析构建反射面节点，实现自主控制。
2.2机器学习模型设计
本研究将选用卷积神经网络（CNN）模型，进行反射面节点识别。CNN模型具备大量的节点图像数据集，基于这些数据进行训练和验证，最终完成反射面节点的识别工作，并实现自动校准。
2.3校准方法的研究
为了提高反射面建模精度，需要研究一种高效的校准方法。本研究将主要探究基于图像匹配的校准方法，对反射面节点识别和校准精度做出进一步改善。
三、研究计划
3.1第一年
第一年将完成研究设计并收集数据。我们将进行数据采集调研，收集大量反射面节点和图像数据，然后对数据进行筛选和整理。
3.2第二年
第二年的任务将是建立反射面节点的机器学习模型，开发基于CNN模型的反射面节点识别程序，并挑选数据集进行训练和测试。同时，评估和改善研究结果，提出模型优化措施。
3.3第三年
在第三年，我们将研发反射面校准方法，提高建模精度，并对模型的稳定性进行评估。由模型产生的校准结果将得到进一步的验证，并针对存在的问题提出改进方案。
四、研究难点
4.1反射面节点图像数据的质量和种类的保证需要逐一筛选；
4.2构建反射面节点的实时适应性、精度、准确率等方面的综合考虑；
4.3校准算法精度的优化问题。
五、研究结果预期
本研究预计能够通过数据采集、模型架构设计以及算法探究等多个方面的工作，实现基于机器学习的FAST望远镜反射面节点识别和SETI后端研究。研究结果预期能够自动化识别和示意FAST反射面节点，提高校准效率和精度，为FAST反射面建模提供一种新的范例和基础。