@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 = "20 abr. 2024"
}