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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TN97C2
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.26.13.48   (acesso restrito)
Última Atualização2019:07.26.13.48.24 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.26.13.48.24
Última Atualização dos Metadados2020:01.07.17.34.55 (UTC) administrator
DOI10.5335/rbca.v11i2.9037
ISSN2176-6649
Chave de CitaçãoNscimentoAranGuim:2019:HiReNe
TítuloCINTIA 2: uma hierarquia de redes neurais artificiais binárias para classificação inteligente de supernovas
Ano2019
Mêsjul.
Data de Acesso07 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho956 KiB
2. Contextualização
Autor1 Nscimento, Francisca Joamila Brito
2 Arantes Filho, Luis Ricardo
3 Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
2 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto de Estudos Avançados (IEAV)
Endereço de e-Mail do Autor1 francisca.nascimento@inpe.br
2 luisricardoengcomp@gmail.com
3 guimarae@ieav.cta.br
RevistaRevista Brasileira de Computação Aplicada
Volume11
Número2
Páginas31-41
Histórico (UTC)2019-07-26 13:49:15 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-07 17:34:55 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveartificial neural networks
hierarchy
intelligent classifier
supernovae
classificador inteligente
hierarquia
redes neurais artificiais
supernovas
ResumoSupernovae 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 são eventos catastróficos no qual algumas estrelas explodem. A classificação de supernovas é feita por especialistas por meio da análise dos espectros de luz que apresentam linhas de absorção e emissão em determinadas regiões do comprimento de onda. Os espectros de luz das supernovas apresentam padrões que podem ser usados em algoritmos de aprendizagem de máquina possibilitando assim a classificação automática e inteligente das supernovas. A classificação automática é essencial para o processamento de grande quantidade de dados em equipamentos instalados em lugares remotos, onde não é sempre possível a presença de um especialista. O objetivo deste trabalho é apresentar a CINTIA 2, aprimoramento do Classificador Inteligente de supernovas do tipo Ia, que usa uma hierarquia de redes neurais binárias do tipo Perceptron para classificar as supernovas nos tipos Ia, Ib, Ic e II. Apresentamos a arquitetura da CINTIA 2e a ferramenta daí proveniente, desenvolvida nas linguagens de programação Python e C++. Os resultados obtidos apresentam ótimo desempenho, principalmente na classificação dos tipos Ia e II. Uma comparação com trabalhos encontrados na literatura mostra que a CINTIA 2 é superior em quantidade e diversidade dedados e alcança índices de classificação equiparáveis aos demais classificadores.
ÁreaCOMP
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Idiomapt
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Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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