Повышение качества каталогов кратных звезд с использованием искусственного интеллекта

Сажин, М.В.; Семенцов, В.Н.; Сорокин, С.В.; Райков, А.Н.

Авторы: Сажин М.В., Семенцов В.Н., Сорокин С.В., Райков А.Н.
Журнал: Информационное общество
Номер: 5
Год издания: 2022
Первая страница: 106
Последняя страница: 115
DOI: 10.52605/16059921_2022_05_106
Аннотация: Разработан и предлагается метод выявления оптических двойных звезд на основе использования астрометрических каталогов в сочетании с методами искусственного интеллекта (ИИ). Исследование проведено на примере каталога миссии HIPPARCOS и каталога Pan-STARRS (PS1) на массиве порядка 100 тыс. объектов, имеющих около 80 полей данных. При этом из анализа были исключены такие поля, которые включали ссылки на другие каталоги и источники данных. С применением методов ИИ, а именно, двух видов моделей, ансамбля полносвязных нейронных сетей и ансамбля деревьев решений, на примере указанных каталогов проведен вычислительный эксперимент. При обучении оптимизировалась метрика бинарной кросс-энтропии. Показано, что надежность предсказания двойственности звезд достигает 90-95%, что помогает обнаружить дополнительные двойные звезды по сравнению с классическими методами. Отмечено, что алгоритмы машинного обучения достаточно устойчиво выделяют группу значимых признаков, связанных со статистическими характеристиками наблюдаемых величин. Таким образом, обоснована плодотворность создания соответствующей платформы ИИ для проведения дальнейших исследований.
Добавил в систему: Семенцов Валериан Никитич

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИСТИНА ПсковГУ
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ИСТИНА ПсковГУ

Повышение качества каталогов кратных звезд с использованием искусственного интеллектастатья

Прикрепленные файлы