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Data e hora local de busca: 26/04/2024 17:51.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3LHG4GE
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/04.20.20.44
Última Atualização2016:08.16.18.39.50 (UTC) marcelo.pazos@inpe.br
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/04.20.20.44.34
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.40.43 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17718-TDI/2471
Chave de CitaçãoMódolo:2016:ClAuSu
TítuloClassificação automática de supernovas usando redes neurais artificiais
Título AlternativoSupernovae automatic classification using artificial neural networks
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2016
Data2016-05-04
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas230
Número de Arquivos1
Tamanho4174 KiB
2. Contextualização
AutorMódolo, Marcelo
GrupoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
BancaBecceneri, José Carlos (presidente)
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso (orientador)
Rosa, Reinaldo Roberto (orientador)
Stephany, Stephan
Coelho, Paula Rodrigues Teixeira
Shiguemori, Elcio Hideiti
Endereço de e-Mailmarmodolo@hotmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2016-04-25 11:34:07 :: marmodolo@hotmail.com -> yolanda ::
2016-05-04 14:42:18 :: yolanda -> administrator ::
2016-06-04 05:08:27 :: administrator -> marmodolo@hotmail.com ::
2016-06-20 17:56:09 :: marmodolo@hotmail.com -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2016-06-30 11:06:17 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> marmodolo@hotmail.com ::
2016-06-30 13:12:52 :: marmodolo@hotmail.com -> administrator ::
2016-07-11 18:52:53 :: administrator -> simone ::
2016-07-11 18:53:15 :: simone -> administrator ::
2016-07-11 22:09:08 :: administrator -> yolanda.souza@mcti.gov.br ::
2016-08-11 11:53:37 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> marcelo.pazos@inpe.br ::
2016-08-16 17:46:08 :: marcelo.pazos@inpe.br :: -> 2016
2016-08-16 18:40:29 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2016
2018-06-04 02:40:43 :: administrator -> :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveclassificação automática de supernovas
análise do espectro de supernovas
classificação de supernovas a partir da análise do espectro
tipos de supernovas
redes neurais artificiais
inteligência computacional
supernovae automatic classification
supernovae spectrum analysis
supernovae classification from spectrum analysis
supernovae types
artificial neural network
computational intelligence
ResumoA classificação de supernovas pode ser feita por especialistas humanos a partir da análise visual do seu espectro, mas não é trivial. Apenas alguns astrônomos especialistas são capazes de fazê-lo e com a subjetividade inerente à percepção humana. Os classificadores automáticos existentes não fazem a modelagem usando a forma humana de analisar o espectro para classificar supernovas. Eles somente comparam a similaridade do espectro da supernova recém-descoberta com os espectros de supernovas que já foram classificadas. Este trabalho propõe um método de classificação automática de supernovas baseado em Inteligência Computacional que simula a maneira humana de análise do espectro, mas fazendo uma classificação mais formal e menos propensa a subjetividade da análise humana. O paradigma básico é a forma como os seres humanos fazem a análise, mas o classificador automático utiliza redes neurais artificiais para analisar o espectro e identificar a presença ou ausência de elementos que determinam o tipo supernova. Quatro Redes Neurais Perceptron de Múltiplas Camadas foram construídas. Uma rede neural para identificar cada tipo ${''}$clássico${''}$ de supernova: Ia, Ib, Ic e II. O classificador foi testado em uma base com 649 espectros de 221 supernovas e os resultados foram muito bons, alcançando 99,2\% de acerto na identificação de supernovas do tipo Ia. Isso indica que a classificação realizada por este método pode ser utilizada em situações onde não existe um especialista ou onde seja necessária uma análise automática, sistemática e contínua. A ferramenta desenvolvida neste trabalho foi denominada CIntIa, sigla para Classificador Inteligente de supernovas do tipo Ia. ABSTRACT: The supernova classification performed by human experts from visual analysis of its spectrum is not trivial. Only few expert astronomers are able to do so, and only fewer than those attempt to remove the subjectivity inherent to human perception from that analysis. The existing automatic classifiers did not model the human way of analyzing the spectrum to classify supernovas. They only compare the spectrum similarity of newfound supernova with spectra of supernovae already classified. The supernovae classification automatic method proposed here is based on Computational Intelligence, and simulates the human spectrum analysis, making it a more formal classification and less prone to subjectivity of the human itself. The basic paradigm is the way humans perform the analysis. The automatic classifier uses artificial neural networks to analyze the spectrum and identify the presence or absence of elements that determine the supernova type. Four Multilayer Perceptron Neural Network were built. One neural network to identify each "classic" type of supernova: Ia, Ib, Ic and II. The classifier was tested on a database with 649 spectra of 221 different supernovae. The results are very good, reaching 99.2\% accuracy in identifying the type Ia supernovae. They indicate that the classification performed by this method can be used in situations, or that have no specialist around, or that require an automatic, systematic and continuous analysis. The tool developed in this work is named CIntIa, from the Portuguese language Classificador Inteligente de supernovas do tipo Ia, or Type Ia Supernovas Intelligent Classifier.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Classificação automática de...
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originais/Avaliação final pag 2 aluno Marcelo Módolo.pdf 27/06/2016 15:40 30.0 KiB 
originais/Tese INPE Marcelo Módolo Versão Final.docx 04/07/2016 09:05 8.5 MiB
originais/Tese INPE Marcelo Módolo Versão Final.pdf 06/07/2016 14:51 3.8 MiB
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autorizacao.pdf 11/08/2016 08:53 812.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3LHG4GE
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3LHG4GE
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
marmodolo@hotmail.com
yolanda.souza@mcti.gov.br
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
marmodolo@hotmail.com
simone
yolanda.souza@mcti.gov.br
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Detentor da CópiaSID/SCD
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaResumo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3HBQTN8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2014/11.04.18.01
Última Atualização2014:11.04.18.01.41 (UTC) adelsud6@gmail.com
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2014/11.04.18.01.41
Última Atualização dos Metadados2023:08.16.17.49.38 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoMódoloGuimRosa:2014:ClAuSu
TítuloClassificação automática de supernovas usando redes neurais e sistemas especialistas
FormatoOn-line.
Ano2014
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho285 KiB
2. Contextualização
Autor1 Módolo, Marcelo
2 Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso
3 Rosa, Reinaldo Roberto
Grupo1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
EditorSantiago Júnior, Valdivino Alexandre de
Ferreira, Karine Reis
Endereço de e-Mailadelsud6@gmail.com
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 14 (WORCAP).
Localização do EventoSão José dos Campos
Data12-13 nov. 2014
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroResumos
Tipo TerciárioSessão Técnica
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2014-11-04 18:01:41 :: adelsud6@gmail.com -> administrator ::
2014-11-05 08:43:16 :: administrator -> adelsud6@gmail.com :: 2014
2014-11-07 20:27:32 :: adelsud6@gmail.com -> administrator :: 2014
2023-08-16 17:49:38 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveclassificação automática de supernovas
redes neurais artificiais
sistemas especialistas
inteligência computacional
ResumoEsse trabalho propõe o desenvolvimento de um classificador automático de supernovas que usa um Sistema Especialista como técnica para simular o trabalho de um astrônomo especialista e Redes Neurais para identificar no espectro da supernova a presença ou ausência de determinados elementos que são determinantes para o esquema de classificação utilizado. Foram realizados três experimentos usando Redes Neurais Multilayer Perceptron para a identificação de hidrogênio, silício e hélio nos espectros. Esses experimentos foram feitos em sequência temporal e os resultados obtidos em cada experimento foram usados para tentar melhorar os resultados do próximo experimento. Foram utilizados 330 espectros de diferentes tipos de supernovas disponíveis no banco de supernovas SUSPECT: The Online Supernova Spectrum Arquive. O primeiro experimento teve apenas 75,38% de acerto na identificação dos três elementos. O segundo e o terceiro experimentos alcançaram, respectivamente, 86,15% e 100% de acerto na identificação do apenas do hidrogênio que serve como base para identificar supernovas do tipo I e II.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > WORCAP 14 > Classificação automática de...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > WORCAP 14 > Classificação automática de...
Arranjo 3Projeto Memória 60... > Livros e livros editados > WORCAP 14 > Classificação automática de...
Arranjo 4urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Classificação automática de...
Arranjo 5urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Classificação automática de...
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agreement.html 04/11/2014 16:01 0.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3HBQTN8
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3HBQTN8
Idiomapt
Arquivo Alvoworcap2014_submission_15.pdf
Grupo de Usuáriosadelsud6@gmail.com
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGP8W/3HC3BQL
8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m18/2014/11.05.23.36 2
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi edition electronicmailaddress isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3T3PTLP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/04.04.01.38
Última Atualização2019:07.23.12.10.01 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/04.04.01.38.07
Última Atualização dos Metadados2019:08.19.07.54.21 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18210-TDI/2894
Chave de CitaçãoNascimento:2019:ClInSu
TítuloClassificação inteligente de supernovas utilizando hierarquia de redes neurais artificiais
Título AlternativoIntelligent classification of supernovae using a hierarchy of artificial neural networks
CursoCAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2019
Data2019-05-10
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas121
Número de Arquivos1
Tamanho4152 KiB
2. Contextualização
AutorNascimento, Francisca Joamila Brito do
BancaCampos Velho, Haroldo Fraga de (presidente)
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso (orientador)
Rosa, Reinaldo Roberto
Coelho, Paula Rodrigues Teixeira
Módolo, Marcelo
Endereço de e-Mailjoamila.brito@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2019-04-04 01:38:44 :: joamila -> pubtc@inpe.br ::
2019-05-02 11:57:24 :: pubtc@inpe.br -> joamila ::
2019-06-29 15:43:19 :: joamila -> pubtc@inpe.br ::
2019-07-01 13:54:08 :: pubtc@inpe.br -> joamila ::
2019-07-02 00:52:32 :: joamila -> pubtc@inpe.br ::
2019-08-08 14:02:05 :: pubtc@inpe.br -> administrator ::
2019-08-15 17:40:42 :: administrator -> simone ::
2019-08-15 17:57:58 :: simone :: -> 2019
2019-08-15 17:57:59 :: simone -> administrator :: 2019
2019-08-19 07:54:21 :: administrator -> :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveSupernovas
classificação automática
inteligência artificial
redes neurais artificiais
supernovae
automatic classificaton
artificial intelligence
artificial neural networks
ResumoUma supernova corresponde à fase final da vida de algumas estrelas, o auge dessa fase é marcado por uma explosão de intenso brilho. O evento da supernova recebe bastante atenção dos estudiosos em Astronomia e Cosmologia, principalmente as supernovas do tipo Ia. A classificação das supernovas as divide em dois tipos principais, as do tipo I não apresentam Hidrogênio no espectro enquanto as do tipo II apresentam. Além da divisão nesses dois tipos, há ainda uma subdivisão que estabelece os tipos Ia, Ib e Ic. Na prática, a classificação das supernovas exige conhecimento especializado de astrônomos e dados (espectros de luz) de boa qualidade. O que se observa nos espectros para fazer a classificação são as linhas de emissão (picos) e absorção (vales) de alguns elementos químicos, como Hidrogênio, Silício, Enxofre e Hélio. Alguns classificadores inteligentes foram desenvolvidos e são reportados na literatura, um deles é a CIntIa (Classificador Inteligente de supernovas do tipo Ia), proposta por (MóDOLO, 2016). A CIntIa usa redes neurais artificiais binárias para classificar as supernovas nos tipos Ia, Ib, Ic e II com atenção especial para as do tipo Ia. Este trabalho, tem por objetivo aperfeiçoar o sistema CIntIa a fim de que ele seja menos restrito, a sua capacidade de generalização seja expandida e a classificação não produza respostas ambíguas. Para alcançar esse objetivo realizamos algumas etapas, como mudança na variação do comprimento de onda dos espectros aceitos, mudança na estratégia de filtragem e implementação de uma arquitetura hierárquica de redes neurais binárias. Os resultados da classificação dos espectros de supernovas do tipo Ia e II são excelentes. No entanto a classificação de espectros dos tipos Ib e Ic não apresenta bons resultados, o que confirma estudos teóricos que afirmam que os espectros de SNs Ib e Ic não apresentam padrões bem estabelecidos. O aumento expressivo da quantidade de dados (a quantidade de espectros foi incrementada em mais de 1300%, de 649 para 9156) é um fator fundamental para que a análise dos resultados seja mais segura. Outro resultado importante alcançado foi a inclusão de espectros antes e depois do brilho máximo nos treinamentos (a classificação na fase de brilho máximo é o procedimento padrão para todos os classificadores pesquisados). O novo sistema automático e inteligente, originado da CIntIa, chamase CINTIA 2 e foi implementado nas linguagens de programação C++ e Python, podendo ser utilizado em conjunto com telescópios e espectroscópios diversos. ABSTRACT: A supernova corresponds to the final phase of the life of some stars, the peak of this phase is marked by an explosion of intense brightness. The supernova event receives a lot of attention from researchers in Astronomy and Cosmology, mainly type Ia supernovae. The classification of supernovae divides them into two main types, those of type I do not present Hydrogen in the spectrum while those of type II present. In addition to the division into these two types, there is still a subdivision that establishes types Ia, Ib and Ic. In practice, the classification of supernovae requires specializing knowledge of astronomers and data (light spectra) of good quality. What is observed in the spectra to make the classification are the emission lines (peaks) and absorption (valleys) of some chemical elements, such as Hydrogen, Silicon, Sulfur and Helium. Some intelligent classifiers have been developed and are reported in the literature, one of them is CIntIa (Classificador Inteligente de Supernovas do tipo Ia, in Portuguese), proposed by (MóDOLO, 2016). CIntIa uses binary artificial neural networks to classify supernovas in the types Ia, Ib, Ic and II with special attention to the type Ia. This work aims to improve CIntIa system so that it will have been less restricted, their generalization will have been expanded and classification wont have produced ambiguous answers. In order to achieve this goal, we performed several steps, such as changing the wavelength variation of the accepted spectra, changing the filtering strategy and implementing a hierarchical architecture of binary neural networks. The results of the classification of the type Ia and II supernova spectra are excellent. However, the classification of spectra of types Ib and Ic does not present good results, which confirms theoretical studies that affirm that the spectra of SNs Ib and Ic do not present well-established patterns. The significant increase in the amount of data (the number of spectra was increased by more than 1300%, from 649 to 9156) was a fundamental factor to make the analysis of the results safer. Another important result was the inclusion of spectra before and after the maximum brightness in the training (the classification in the maximum brightness phase is the standard procedure for all classifiers researched). The new intelligent and automatic system, originated from CIntIa, is called CINTIA 2 and was implemented in programming languages C ++ and Python, and can be used in conjunction with telescopes and various spectroscopes.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Classificação inteligente de...
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originais/@4primeirasPaginas.pdf 18/07/2019 10:40 177.5 KiB 
originais/Avaliação final pag 01 e 02 de Francisca Joamlila Brito do Nasc.pdf 23/07/2019 08:54 510.6 KiB 
originais/dissertacao_joamila.pdf 02/07/2019 08:49 3.5 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/04/2019 22:38 1.7 KiB 
autorizacao.pdf 23/07/2019 09:09 1.5 MiB
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3T3PTLP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3T3PTLP
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosgabinete@inpe.br
joamila
pubtc@inpe.br
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Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype

1. Identificação
Tipo de ReferênciaResumo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3RQSBQP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/09.13.15.17
Última Atualização2018:09.13.15.17.23 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/09.13.15.17.23
Última Atualização dos Metadados2019:01.14.17.06.35 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoNascimentoGuim:2018:ClInSu
TítuloClassificação inteligente de supernovas utilizando redes neurais
Ano2018
Data de Acesso26 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1008 KiB
2. Contextualização
Autor1 Nascimento, Francisca Joamila Brito do
2 Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso
Grupo1 CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto de Estudos Avançados (IEAv)
Nome do EventoWorkshop de Computação Aplicada, 18 (WORCAP)
Localização do EventoSão José dos Campos, SP
Data21-23 ago.
Páginas25
Título do LivroResumos
Histórico (UTC)2018-09-13 15:17:35 :: simone -> administrator :: 2018
2019-01-14 17:06:35 :: administrator -> simone :: 2018
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-Chaveclassificação inteligente
redes neurais
supernovas
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Classificação inteligente de...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 13/09/2018 12:17 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3RQSBQP
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3RQSBQP
Idiomapt
Arquivo Alvonascimento_classificacao.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosabstract archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

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
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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 Acesso26 abr. 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.
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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
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