Searching for shell stars in LAMOST DR4 by probing the Fe 42 multiplet lines
壳层星，特别是温度较低的壳层星，通常不会显示出明显的巴耳末线辐射，因此可能会在专门搜寻阿尔法线辐射特征的巡天中被遗漏。本工作的目的是通过在档案LAMOST光谱中寻找4924，5018，5169 A处的强FeII多重峰42线来识别具有壳层特征的恒星。候选人被选中探测的FeII 42线的光谱中的颜色预选的早期类型的恒星使用修改后的版本的MKCLASS代码的样本，然后通过目视检查其光谱进行分类。我们确定了75颗具有明显壳层特征的恒星，43颗Am/CP 1星，12颗Ap/CP 2星和3颗具有复合光谱的天体。给出了壳层星样品的Fe Ⅱ 42谱线的光谱类型和等效宽度测量结果。除了三个天体外，所有的壳星在色星等图上都明显远离ZAMS，这可能是由于星周物质的消光。我们发现5169 A线的等效宽度和到主序星轨迹的距离之间存在相关性（IR过量越大，5169 A线越强），并使用TESS数据研究了壳星样本的可变性，识别出非常高比例的双星。除了14颗壳星之外，所有的壳星都是新发现的，这突出了本文提出的识别具有微妙壳特征的恒星的新方法的效率。这项研究可以作为在大规模光谱数据库中发现这些对象的蓝图。
2022-10-26 astro-ph.SR
Searching for Barium Stars from the LAMOST Spectra Using the Machine Learning Method: I
钡星是一种特殊的恒星，具有s-过程元素的增强。钡星的化学丰度分析可以为研究银河系的化学演化提供重要线索。大天区面积多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）通过数据发布9（DR 9）发布了超过600万张FGK型恒星的低分辨率光谱，可以显著增加钡星的样本量。在本文中，我们使用机器学习算法从LAMOST的低分辨率光谱中搜索钡星。我们应用光梯度增强机（LGBM）算法建立基于不同特征的钡星分类器，并建立用于确定钡候选星的[Ba/Fe]和[Sr/Fe]的预测器。在整个光谱中的特征分类性能最好：对于锶增强的样品，精确度= 97.81%，召回率= 96.05%;对于钡增强的样品，精确度= 96.03%，召回率= 97.70%。在预测中，由4554 nm的Ba Ⅱ线估算的[Ba/Fe]比由4934 nm的Ba Ⅱ线估算的[Ba/Fe]具有较小的离散度：MAE $_{4554 Å}$ = 0.07，$σ_{4554 Å}$ = 0.12。[Sr由4077 nm的SrII线估算的[Fe/Fe]比由4215 nm的SrII线估算的[Fe/Fe]表现更好：MAE $_{4077 Å}$ = 0.09，$σ_{4077 Å}$ = 0.16。与其他流行算法的比较表明，LGBM是准确和有效的钡星分类。这项工作表明，机器学习可以作为一种有效的手段来识别化学上特殊的恒星并确定它们的元素丰度。
2022-11-13 astro-ph.GA astro-ph.SR
Searching for accreting compact binary systems from spectroscopy and photometry: Application to LAMOST spectra
本研究利用LAMOST DR9光谱测量$H_α$/$H_β$参数并估算致密双星系统参数，结合FWHM-EW平面、$H_α$颜色-颜色图及新滤光片方案改进吸积致密天体筛选。
2025-03-16 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.SR
LAMOST J2043+3413 -- a Fast Disk Precession SW Sextans Candidate in Period Gap
本研究对LAMOST发现的六分仪SW型激变变星候选体J2043+3413开展多设备测光分析，发现其具有异常快速的吸积盘进动，为处于周期空缺的中等倾角激变变星系统。
2023-06-13 astro-ph.SR
Se-ResNet+SVM model: an effective method of searching for hot subdwarfs from LAMOST
本文采用特征融合的思想，将Se-ResNet提取的抽象特征与经验特征融合为混合特征，并将混合特征输入支持向量机（SVM）对热次矮星进行分类。基于这一思想，我们构建了一个Se-ResNet+SVM模型，包括一个二分类模型和一个四类分类模型。四级分类模型可以进一步筛选二元分类模型得到的热亚矮星候选者。二分类模型和四分类模型在测试集上的F1值分别为96.17%和95.64%。然后，我们使用二元分类模型对LAMOST DR 8的低分辨率光谱中的333，534个非FGK型光谱进行分类，获得了3，266个热亚矮星候选者的目录，其中1223个是新确定的。随后，四类分类模型进一步过滤3，266个候选，当阈值被设置为0.5和0.9时，分别新确定409和296个。经人工检验，新确定的三个候选星中的热次矮星的真实数目分别为176、63和41，分类模型的相应精度分别为67.94%、84.88%和87.60%。最后，我们训练了一个Se-ResNet回归模型，MAE值为1212.65 K的Teff，0.32 dex的log g和0.24的[He/H]，并预测了这176个热亚矮星的大气参数。这为今后热亚矮星的研究提供了一定的样本。
2022-12-20 astro-ph.IM astro-ph.SR
Compact Object Candidates with K/M-dwarf Companions from LAMOST Low-resolution Survey
在银河系中寻找致密天体（黑洞、中子星或白矮星）对于理解恒星演化历史、致密天体的物理学和银河系的结构至关重要。双星系统中的致密天体与明亮的伴星是光学观测的理想目标。通过监测伴星的径向速度，可以获得候选的致密天体。然而，大多数光谱望远镜通常以相对较低的效率获得恒星光谱，这使得数百万颗恒星的天空调查几乎是不可能的。大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）的大规模光谱测量的效率为寻找紧凑的候选物体提供了一个特定的机会，即，仅仅是光谱观测。晚型K/M星是银河系中最丰富的星群。由于有K/M矮伴星的密近双星的开普勒速度相对较大，隐藏的致密天体更容易被发现和追踪。在这项研究中，紧凑的对象候选人与K/M-矮伴星的LAMOST低分辨率恒星光谱进行了研究。基于LAMOST数据Release 5，我们获得了一个$56$双星的样本，每个双星都包含一个径向速度变化很大的K/M矮星$ΔV_{\rm R} > 150~{\rm km~s}^{-1}$。结合凌日系外行星巡天卫星提供的测光信息，得到了一组$35$紧凑天体候选样本，其中$16$源的轨道周期由光变曲线得到了揭示。以两个源为例，通过对径向速度曲线的拟合，证实了两个系统中存在一个致密目标。本研究展示了通过LAMOST搜索紧凑型天体的原理和功能。
2022-09-28 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.SR
High Tide: A Systematic Search for Ellipsoidal Variables in ASAS-SN
大多数非合并恒星质量的黑洞是通过观测吸积过程的高能辐射而发现的。在这里，我们追求的大，但仍然是大多数未研究的人口的非相互作用的黑洞和中子星通过寻找潮汐引起的椭球变化，他们的恒星同伴。我们从来自超新星全天自动巡天（ASAS-SN）的大约200，000个旋转变量，半规则变量和食双星的样本开始。我们使用$χ^2$比率检验，然后进行目视检查，以确定369个候选人的椭圆形变异。我们还讨论了如何结合观测到的恒星的质量和半径估计的变化幅度计算最小的同伴质量，确定最有前途的候选人高质量的同伴。
2021-05-05 astro-ph.SR
The ASAS-SN Catalog of Variable Stars VII: Contact Binaries are Different Above and Below the Kraft Break
我们的特点${\sim} 71,200$ W UMA型（EW）接触双星，包括${\sim} 12,600$新发现，使用ASAS-SN $V$波段全天空光变曲线以及来自盖亚，2 MASS，AllWISE，LAMOST，GALAH，RAVE和APOGEE的档案数据。在$\rm \log (\rm P/d){\simeq}-0.30$的EW周期-光度关系中有一个明显的断裂，将较长周期的早型EW双星与较短周期的晚型系统分开。这两个群体在周期和有效温度的空间上被$\rm T_{eff}=6710\,K-1760\,K\,\log(P/0.5\,d)$更干净地分开。早型和晚型EW双星在$\rm T_{eff}$中的轨道周期变化趋势相反。在较长的时间内，早型EW双星较冷，而晚型系统较热。我们推导出晚型和早型EW双星的$W_{JK}$，$V$，Gaia DR 2 $G$，$J$，$H$，$K_s$和$W_1$谱带的周期-光度关系（PLR）。接触双星的二分法几乎肯定与卡夫破裂以及包层结构、风和角动量损失的相关变化有关。
2021-02-23 astro-ph.GA astro-ph.SR
The Spectroscopic Binaries from LAMOST Medium-Resolution Survey (MRS). I. Searching for Double-lined Spectroscopic Binaries (SB2s) with Convolutional Neural Network
我们开发了一个卷积神经网络（CNN）模型来区分双线光谱双星（SB 2）从其他基于单次曝光的中等分辨率光谱（$R\sim 7,500$）。训练集包括一个大的单星和双星的模拟光谱的MIST恒星演化模型和ATLAS 9大气模型的基础上合成。我们的模型通过在阴性样本上添加适当的惩罚（例如，当惩罚参数$Λ=16$时，蓝/红臂分别为0.12%和0.16%）。实验结果表明，该系统的性能符合预期，有利于高质量比（$q \geq 0.7$）和大径向速度分离（$Δv \geq 50\,\mathrm{km\,s^{-1}}$）的FGK型主序星双星。虽然真实的假阳性率不能可靠地估计，验证从开普勒光变曲线确定的食双星表明，我们的模型预测低的二进制概率在食相位（0，0.5和1.0）的预期。色星等图也有助于说明它从光谱中识别FGK MS双星的可行性和能力。我们的结论是，该模型是合理可靠的，可以提供一个自动的方法来识别SB 2周期$\lesssim 10$天。这项工作产生了一个目录的二进制概率超过500万光谱的100万个来源的LAMOST中分辨率调查（MRS），和目录的2198 SB 2候选人，其物理性质将在我们的后续文件进行分析。数据产品在期刊和我们的Github网站上公开提供。
2021-12-07 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Lithium-rich Giants in LAMOST Survey. I. The Catalog
标准的恒星演化模型预测在第一次疏浚过程（FDU）中锂丰度会发生严重的耗竭。然而，在FDU之后，仍然发现一小部分巨星在其大气中保留了相当数量的Li。这些巨星通常被认为是富锂的广泛使用的标准，A（Li）> 1.5 dex。大量致力于搜寻调查这一少数巨人家族的作品，以及李富巨人的数量，在很大程度上得到了扩展，特别是在大数据时代。在本文中，我们提出了一个目录的富锂巨星发现的大天区多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）的调查与锂丰度来自LAMOST低分辨率光谱的模板匹配方法。
2019-12-18 astro-ph.GA astro-ph.SR
Mining for Candidates of Galactic Stellar-mass Black Hole Binaries with LAMOST
利用大天区面积多目标光纤光谱望远镜（LAMOST）的光谱数据，研究了寻找具有恒星质量黑洞和非致密可见伴星的黑洞（BH）双星系统的前景。利用恒星合成布居模型和银河系BH双星轨道参数的分布，模拟了银河系BH双星的布居，并确定了其光学可见度。通过将BH双星的可见性与LAMOST的探测灵敏度进行卷积，我们预测通过低分辨率的非时域调查可以发现$\gtrsim$ 400个候选BH双星，而通过LAMOST正在进行的中等分辨率的时域光谱调查可以发现$\sim$ 50-350个候选BH双星。大多数候选者都是短周期（0.2-2天）的双星，有M-、K-、G-或F-型伴星，其中47%的$\sim$的质量函数（BH质量的下限）大于3 $M_{\odot}$。通过用其他光度测量/分光测量或后续观测补充LAMOST分光测量数据，可以确认这些候选天体。因此，通过对LAMOST数据的研究，可以大大增加动力学证实的黑洞双星的样本，从而加深对黑洞质量分布和恒星演化模型的理解。
2019-10-02 astro-ph.GA astro-ph.SR
The ASAS-SN Catalog of Variable Stars IV: Periodic Variables in the APOGEE Survey
我们探索光度测量和光谱测量之间的协同作用，通过在阿帕奇点天文台星系演化实验（APOGEE）观测到的目标中寻找周期性变星，使用全天空超新星自动巡天（ASAS-SN）的光度测量。我们确定了1924个周期变量超过258000 APOGEE目标，465个是新发现的。我们均匀地分类430食和椭球双星，139个经典的变星（造父变星，天琴座RR和三角洲Scuti），719个长周期变量（脉动红巨星）和636个旋转变量。使用目视检查和机器学习技术进行检索。光变曲线也用阻尼随机游动过程建模。我们发现，变量对象的中位数[Fe/H]比整体APOGEE样本低0.3倍。双星和椭球变星向较低的中值[Fe/H]移动0.2 dex。旋转双星和旋转变星的谱线比其他样本的谱线要宽得多。我们公开了所有APOGEE恒星的ASAS-SN光变曲线，并提供了可变对象的参数。
2019-06-14 astro-ph.SR
A White Dwarf Binary Candidate Discovered by LAMOST Using Dynamical Method
利用LAMOST视向速度数据发现一个轨道周期约0.953天的双星系统，通过质量函数与SED拟合判定不可见星为白矮星候选体，并分析了其动力学特征。
2025-01-21 astro-ph.SR
The Catalog of early-type Runaway stars from LAMOST-DR8
本研究利用LAMOST DR8视向速度与Gaia DR3天体测量分析4432颗早型星，识别出229颗银河系速逃候选体，确定其多位于薄盘，并发现两颗周期40和61天的双星候选体。
2024-05-08 astro-ph.GA astro-ph.SR
Study of the variable star ASASSN-V j104912.47+274312.7; a rare peculiar RRc star
本文研究了变星 ASASSN-V J104912.47+274312.7，通过频率分析发现它属于罕见的具有两个相近频率（比值大于0.96）且无0.61或0.68周期比模式的特殊 RRc 星亚组。
2023-07-27 astro-ph.SR
Probing Compact Objects in Wide-Orbit Binaries with Joint LAMOST LRS and MRS
Department of Astronomy, Xiamen University（厦门大学天文学系）
通过合并LAMOST LRS和MRS数据，研究宽轨道双星中的致密天体，识别出74个可能含有致密天体的单线光谱双星候选体，结合SED参数确定四类候选体，验证了长期光谱监测在发现致密天体中的作用。
2026-04-24 astro-ph.HE astro-ph.SR
Minute-cadence Observations of the LAMOST Fields with the TMTS: I. Methodology of Detecting Short-period Variables and Results from the first-year Survey
清华大学-马化腾巡天望远镜（TMTS）位于中国国家天文台兴隆站，视场达18度^2。TMTS自2020年起开始对LAMOST天区进行监测，每个天区的不间断观测平均持续约6小时，周期约为1分钟。本文介绍了LAMOST第一年观测的数据分析和初步的科学结果。这些观测产生了超过490万条不间断的光变曲线，每条光变曲线至少有100个历元。这些光变曲线对应于426万个Gaia-DR 2源，其中28.5万个源被发现具有LAMOST的多历元光谱。通过分析这些光变曲线与Lomb Scaggle周期图，我们确定了超过3700周期变星候选人的周期低于7.5小时，主要包括食双星和三角洲盾牌星。这些短周期双星将为双星演化理论提供重要的约束条件，并为未来的空间引力波实验提供可能的源。此外，我们还通过搜索光变曲线中快速演化的信号识别了42颗耀斑星。来自TMTS的密集采样的光变曲线使我们能够更好地量化这些耀斑的形状和持续时间。
2021-09-23 astro-ph.IM astro-ph.SR
Mass-accretion, spectral, and photometric properties of T Tauri stars in Taurus based on TESS and LAMOST
本研究基于 TESS 和 LAMOST 数据分析了 16 颗经典 T Tauri 星，测定了其质量吸积率并发现了耀斑活动及变率类型转换的时间尺度特征，揭示了内盘性质对吸积的主导作用及测光不对称性与倾角的关联。
2023-07-20 astro-ph.SR
Physical Parameters of 146 Contact Binaries Derived from Light and Radial Velocity Curves
Shandong Key Laboratory of Space Environment and Exploration Technology, Institute of Space Sciences, School of Space Science and Technology, Shandong University（山东大学空间科学与技术学院空间科学与技术研究院）
研究利用LAMOST光谱和ASAS-SN、TESS数据，结合Wilson-Devinney代码分析146个接触双星，确定其物理参数，并发现低质量比系统及高质量比系统的特征，揭示接触双星形成机制。
2026-04-27 astro-ph.SR
Minute-Cadence Observations of the LAMOST Fields with the TMTS V. Machine Learning Classification of TMTS Catalogues of Periodic Variable Stars
利用 XGBoost 和随机森林对 TMTS 一分钟节奏巡天获得的11,638颗周期变星进行分类，准确率约98.8%，新发现5301颗变星，并识别出多种类型的变星候选体，展示了 TMTS 在短周期变星搜寻中的能力。
2024-02-04 astro-ph.GA astro-ph.SR
High mass function ellipsoidal variables in the Gaia Focused Product Release: searching for black hole candidates in the binary zoo
本研究利用Gaia Focused Product Release的视向速度数据筛选大质量函数双星，并通过PHOEBE等模型分析J0946和J1640，发现其伴星质量超过$3 M_\odot$但仍需高分辨率光谱确认是否为黑洞。
2024-03-22 astro-ph.GA astro-ph.HE astro-ph.SR
Extremely Low Mass Ratio Contact Binaries. II. The First Photometric and Spectroscopic Investigations of Six Systems with Orbital Periods Longer than 0.5 days
本文首次对六颗轨道周期长于0.5天的极低质量比相接双星开展测光与光谱研究，揭示其无周期变化或长期增减、无色球活动，并结合218颗样本分析能量转移、相接度与质量比关系，预测截止质量比为0.021。
2025-05-07 astro-ph.SR
J-PLUS: Searching for very metal-poor star candidates using the SPEEM pipeline
我们探讨恒星的Javalambre光度本地宇宙调查（J-PLUS）数据发布2的内容，并显示其潜在的识别低金属量恒星使用恒星参数估计的基础上包围方法（SPEEM）管道。SPEEM是一种工具，使用独特的J-PLUS测光系统，提供恒星大气参数的测定，并将恒星源与类星体分离。通过适当的选择标准，可以确定适合光谱跟踪的贫金属恒星候选者。SPEEM由一系列机器学习模型组成，这些模型使用J-PLUS和SEGUE光谱调查观察到的训练样本。训练样本的温度Teff在4\,800 K和9\,000 K之间; $\log g$在1.0和4.5之间，并且$-3.1<[Fe/H]<+0.5$。管道的性能已经用LAMOST测量在相同参数范围内观察到的恒星样本进行了测试。分别用SEGUE恒星参数管道和SPEEM获得的SEGUE和J-PLUS观测到的恒星样本参数之间的平均差异是$ΔTeff\sim 41$ K、$Δ\log g\sim 0.11$ dex和$Δ[Fe/H]\sim 0.09$ dex。177颗恒星的样本已经被$[Fe/H]<-2.5$确定为新的候选者，其中11颗已经被威廉·赫歇尔望远镜的ISIS光谱仪观测到。光谱分析证实了恒星的$64\%$具有$[Fe/H]<-2.5$，其中包括一颗具有$[Fe/H]<-3.0$的新星。SPEEM与J-PLUS滤波系统相结合，显示出估计恒星大气参数（Teff，$\l…
2021-09-23 astro-ph.SR
