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@Article{NscimentoAranGuim:2019:HiReNe,
               author = "Nscimento, Francisca Joamila Brito and Arantes Filho, Luis Ricardo 
                         and Guimar{\~a}es, Lamartine Nogueira Frutuoso",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto de Estudos 
                         Avan{\c{c}}ados (IEAV)}",
                title = "CINTIA 2: uma hierarquia de redes neurais artificiais 
                         bin{\'a}rias para classifica{\c{c}}{\~a}o inteligente de 
                         supernovas",
              journal = "Revista Brasileira de Computa{\c{c}}{\~a}o Aplicada",
                 year = "2019",
               volume = "11",
               number = "2",
                pages = "31--41",
                month = "jul.",
             keywords = "artificial neural networks, hierarchy, intelligent classifier, 
                         supernovae, classificador inteligente, hierarquia, redes neurais 
                         artificiais, supernovas.",
             abstract = "Supernovae are catastrophic events of stars explosion. The 
                         classification of supernovas is done by specialists by means of 
                         the analysis of the light spectrum that have lines of absorption 
                         and emission in certain regions of the wavelength. The supernovae 
                         light spectrua present patterns that can be used in machine 
                         learning algorithms, thus enabling automatic and intelligent 
                         classification of supernovae. Automatic classification is 
                         essential for the processing of large amounts of data in equipment 
                         installed in remote locations, where it is not always possible to 
                         have a specialist. The aim of this work is to present CINTIA 2, an 
                         enhancement of the Intelligent Classifier of Type Ia supernovae 
                         (CIntIa), which uses a hierarchy of binary neural networks of the 
                         Perceptron kind to classify supernovas in types Ia, Ib, Ic and II. 
                         We present the architecture of CINTIA 2 and the tool derived from 
                         it, developed in the programming languages Python and C ++. The 
                         results obtained presented excellent performance, mainly in the 
                         classification of types Ia and II. A comparison with works found 
                         in the literature shows that CINTIA 2 is superior in quantity and 
                         diversity of data and reaches classification indexes comparable to 
                         the other classifiers. RESUMO: Supernovas s{\~a}o eventos 
                         catastr{\'o}ficos no qual algumas estrelas explodem. A 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o de supernovas {\'e} feita por 
                         especialistas por meio da an{\'a}lise dos espectros de luz que 
                         apresentam linhas de absor{\c{c}}{\~a}o e emiss{\~a}o em 
                         determinadas regi{\~o}es do comprimento de onda. Os espectros de 
                         luz das supernovas apresentam padr{\~o}es que podem ser usados em 
                         algoritmos de aprendizagem de m{\'a}quina possibilitando assim a 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica e inteligente das 
                         supernovas. A classifica{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica {\'e} 
                         essencial para o processamento de grande quantidade de dados em 
                         equipamentos instalados em lugares remotos, onde n{\~a}o {\'e} 
                         sempre poss{\'{\i}}vel a presen{\c{c}}a de um especialista. O 
                         objetivo deste trabalho {\'e} apresentar a CINTIA 2, 
                         aprimoramento do Classificador Inteligente de supernovas do tipo 
                         Ia, que usa uma hierarquia de redes neurais bin{\'a}rias do tipo 
                         Perceptron para classificar as supernovas nos tipos Ia, Ib, Ic e 
                         II. Apresentamos a arquitetura da CINTIA 2e a ferramenta 
                         da{\'{\i}} proveniente, desenvolvida nas linguagens de 
                         programa{\c{c}}{\~a}o Python e C++. Os resultados obtidos 
                         apresentam {\'o}timo desempenho, principalmente na 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o dos tipos Ia e II. Uma 
                         compara{\c{c}}{\~a}o com trabalhos encontrados na literatura 
                         mostra que a CINTIA 2 {\'e} superior em quantidade e diversidade 
                         dedados e alcan{\c{c}}a {\'{\i}}ndices de 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o equipar{\'a}veis aos demais 
                         classificadores.",
                  doi = "10.5335/rbca.v11i2.9037",
                  url = "http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v11i2.9037",
                 issn = "2176-6649",
             language = "pt",
           targetfile = "nascimento_cintia2.pdf",
        urlaccessdate = "23 jan. 2021"
}


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