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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/44STT9H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2021/06.18.17.58
Última Atualização2021:06.18.17.58.45 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2021/06.18.17.58.45
Última Atualização dos Metadados2022:04.03.19.24.46 (UTC) administrator
DOI10.1093/mnras/stab914
ISSN0035-8711
1365-2966
Chave de CitaçãoCarrubaAljbDomiBarl:2021:ArNeNe
TítuloArtificial neural network classification of asteroids in the M1:2 mean-motion resonance with Mars
Ano2021
MêsJune
Data de Acesso07 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho4793 KiB
2. Contextualização
Autor1 Carruba, Valério
2 Aljbaae, Safwan
3 Domingos, R. C.
4 Barletta, W.
ORCID1 0000-0003-2786-0740
Grupo1
2 DIMEC-CGCE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
4 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Endereço de e-Mail do Autor1 valerio.carruba@unesp.br
2 safwan.aljbaae@gmail.com
RevistaMonthly Notices of the Royal Astronomical Society
Volume504
Número1
Páginas692-700
Nota SecundáriaA1_QUÍMICA A1_INTERDISCIPLINAR A1_GEOCIÊNCIAS A1_ENGENHARIAS_III A2_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E_ESTATÍSTICA A2_ASTRONOMIA_/_FÍSICA B2_ENSINO B5_ENGENHARIAS_IV
Histórico (UTC)2021-06-18 17:58:45 :: simone -> administrator ::
2022-04-03 19:24:46 :: administrator -> simone :: 2021
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-Chavemethods: data analysis
celestial mechanics
minor planets
asteroids: general
ResumoArtificial neural networks (ANNs) have been successfully used in the last years to identify patterns in astronomical images. The use of ANN in the field of asteroid dynamics has been, however, so far somewhat limited. In this work, we used for the first time ANN for the purpose of automatically identifying the behaviour of asteroid orbits affected by the M1:2 mean-motion resonance with Mars. Our model was able to perform well above 85 per cent levels for identifying images of asteroid resonant arguments in term of standard metrics like accuracy, precision, and recall, allowing to identify the orbital type of all numbered asteroids in the region. Using supervised machine learning methods, optimized through the use of genetic algorithms, we also predicted the orbital status of all multi-opposition asteroids in the area. We confirm that the M1:2 resonance mainly affects the orbits of the Massalia, Nysa, and Vesta asteroid families.
ÁreaETES
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCE > Artificial neural network...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 18/06/2021 14:58 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/44STT9H
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/44STT9H
Idiomaen
Arquivo Alvocarruba_artificial.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KTFK8
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.17.52 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; MGA; COMPENDEX.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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