应物理与电子信息学院邀请，安庆师范大学方官文教授于10月15日来校进行学术交流，并做了题为《CSST星系形态分类系统的开发和应用》的学术报告。报告会在物电学院429会议室举行，会议由物电学院舒新文教授主持，物电学院相关师生参加了此次报告会。

在报告中，方官文教授首先介绍了中国空间站巡天空间望远镜（CSST）的核心科学目标之一是星系起源和演化，开发科学研究所需要的软件工具和算法，最大化CSST在星系形成和演化领域的科学产出是一项重要的研究任务。随后，方官文教授结合相关工作，深入浅出地介绍了CSST星系形态分类系统的开发和应用相关进展。在数据预处理上发展了自适应图像极坐标展开（APCT）和图像卷积自编码降噪（CAE）技术，有效提高图像分类的准确率。独立开发了一套闭环运行的星系形态机器学习分类系统（USmorph）。通过无监督的投票聚类技术给出星系形态分类的先验样本，解决有监督分类系统所需训练样本来源问题，最终实现对所有星系的形态分类。该方法能高效解决CSST海量星系图像形态分类问题。未来可应用到对垃圾分类、生物种类识别等方面。报告结束后，与会师生围绕相关议题展开了深入交流与讨论。

报告人简介：

方官文，教授，博导。安徽省和云南省领军人才，中国空间站巡天空间望远镜（CSST）星系科学研究课题核心成员，安庆师范大学天文与天体物理研究所所长。主要研究领域为星系物理、天文信息与大数据处理，相关研究成果揭示了关于高红移大质量星系的物理特性，促进了对高红移大质量星系形成和演化的理解，为星系形成和演化理论模型提供了更多观测约束条件。在Astrophys. J. Suppl. Ser.、Astrophys. J.、Astron. J.等国内外核心期刊发表学术论文70余篇。