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使用多目标优化的基于类别区分核稀疏表示的分类
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FATS-2.0:在时域天文学中，从望远镜收集的数据通常以光曲线的形式表示。 这些是时间序列，显示对象在一段时间内的亮度变化（有关视觉表示，请参见下面的视频）。 根据光曲线的可变性特征，天体可以分为不同的组（类星体，长期变量，Eclipse双星等），因此可以独立地进行深入研究。 为了表征这种可变性，一些现有方法使用机器学习算法，这些算法基于光曲线特征来做出决策。 功能（以下工作的主题）是旨在描述和区分不同可变性类别的数字描述符。 它们可以从基本的统计量度（例如均值或标准差）到复杂的时间序列特征（例如自相关
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