Klasifikace světelných křivek s pomocí neuronových sítí
V této práci se věnuji možnostem využití umělých neuronových sítí v astronomii pro analýzu a klasifikaci světelných křivek hvězd. Demonstruji použití umělé neuronové sítě k předpovídání chaotických časových řad. Na základě statistických a geometrických parametrů popisujících světelné křivky Be hvězd...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
|---|---|
| Další autoři: | |
| Typ dokumentu: | VŠ práce nebo rukopis |
| Jazyk: | Čeština |
| Vydáno: |
2012
|
| Témata: | |
| On-line přístup: | http://is.muni.cz/th/106451/prif_m/ |
| Shrnutí: | V této práci se věnuji možnostem využití umělých neuronových sítí v astronomii pro analýzu a klasifikaci světelných křivek hvězd. Demonstruji použití umělé neuronové sítě k předpovídání chaotických časových řad. Na základě statistických a geometrických parametrů popisujících světelné křivky Be hvězd tyto klasifikuji v obsáhlém fotometrickém katalogu hvězd. Ukazuji, že umělé neuronové sítě představují efektivní nástroj pro masové zpracování dat a třeba je brát jako účinnou alternativu i doplněk klasických statistických metod dobývání znalostí z dat. In this thesis, I will be studying the different possibilities of using artificial neural networks in astronomy for analysis and classification of star's light curves. I will demonstrate the use of artificial neural network to predict chaotic time series. Based on statistical and geometric parameters describing light curves of Be stars, I will classify them in large photometrics catalogue of stars. I will present artificial neural networks as an effective tool for batch processing of data. It is necessary to consider them to be an efficient alternative and supplement to conventional statistical methods of data mining. |
|---|---|
| Popis jednotky: | Vedoucí práce: Viktor Votruba |
| Fyzický popis: | 53 l., [1] l. příl |