@Article{NascimentoAranGuim:2019:InClSu,
author = "Nascimento, Francisca Joamila Brito do and Arantes Filho,
Lu{\'{\i}}s 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 = "Intelligent classification of supernovae using artificial neural
networks",
journal = "Inteligencia Artificial",
year = "2019",
volume = "22",
number = "63",
pages = "39--60",
keywords = "Artificial Neural Networks, Supernovae, Intelligent
Classification.",
abstract = "The classification of supernovae (explosions of certain stars)
divides them into two main types, thoseof type I do not present
Hydrogen in the spectrum while those of type II present. In
addition to the divisioninto these two types, there is still a
subdivision that establishes types Ia, Ib and Ic. In practice, the
classificationof supernovae requires specialized knowledge of
astronomers and data (light spectra) of good quality.
Someautomatic/intelligent classifiers have been developed and are
reported in the literature, one of them is CIntIa,which uses 4
Artificial Neural Networks to classify supernovae types Ia, Ib, Ic
and II. The objective of this workis to improve CIntIa, so that it
has more diversity in its learning, proposing CIntIa 2.0. In this
way, this workis a hierarchical learning structure that connects
Artificial Neural Networks in an integrated system that allowsa
more secure and unambiguous classification. The computational
improvement of this new version included theincreased amount of
data used at all stages of development of intelligent classifier
and a new approach to filteringand processing of spectral data,
ensuring better quality of information that are to be trained
networks. The resultsachieved were good, especially in the
classification of types Ia and II. A comparison with the works
found in theliterature shows that CIntIa 2.0 is superior in
quantity and diversity of data and achieves higher
classificationindices than the other classifiers.Resumo A
classifica{\c{c}}{\~a}o das supernovas (explos{\~o}es de certas
estrelas) as divide em dois tipos principais, as do tipoI n{\~a}o
apresentam Hidrog{\'e}nio no espectro enquanto as do tipo II
apresentam. Al{\'e}m da divis{\~a}o nesses dois tipos,h{\'a}
ainda uma subdivis{\~a}o que estabelece os tipos Ia, Ib e Ic. Na
pr{\'a}tica, a classifica{\c{c}}{\~a}o das supernovas exige
oconhecimento especializado de astr{\'o}nomos e dados (espectros
de luz) de boa qualidade. Alguns
classificadoresautom{\'a}ticos/inteligentes foram desenvolvidos e
s{\~a}o reportados na literatura, um deles {\'e} a CIntIa, que
usa 4 RedesNeurais Artificiais individuais para classificar as
supernovas nos tipos Ia, Ib, Ic e II. O objetivo deste trabalho
{\'e}aperfei{\c{c}}oar a CIntIa, a fim de que ela tenha mais
diversidade em seu aprendizado, propondo a CIntIa 2.0.
Dessamaneira, este trabalho prop{\~o}e uma estrutura de
aprendizado hier{\'a}rquica que conecta as Redes Neurais
Artificiaisindividuais em um sistema integrado permitindo uma
classifica{\c{c}}{\~a}o mais segura e n{\~a}o amb{\'{\i}}gua.
O aprimoramentocomputacional desta nova vers{\~a}o compreendeu o
aumento da quantidade de dados usados em todas as fasesde
desenvolvimento do classificador inteligente e uma nova abordagem
na filtragem e processamento dos dadosespectrais, garantindo mais
qualidade nas informa{\c{c}}{\~o}es que s{\~a}o submetidas ao
treinamento das redes. Os resultadosobtidos com este aprimoramento
demonstram um bom desempenho, principalmente na
classifica{\c{c}}{\~a}o dos tipos Ia eII. Uma
compara{\c{c}}{\~a}o com os trabalhos encontrados na literatura
mostra que a CIntIa 2.0 {\'e} superior em quantidadee diversidade
de dados e alcan{\c{c}}a {\'{\i}}ndices de
classifica{\c{c}}{\~a}o superiores aos demais classificadores.",
issn = "1137-3601",
label = "lattes: 2796582215218356 2 NascimentoAranGuim:2019:InClSu",
language = "pt",
targetfile = "document.pdf",
url = "https://journal.iberamia.org/index.php/intartif/article/view/242",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}