ファジィ論理SVMアルゴリズムによるAKARI-NEP深層データにおける未知クラスのオブジェクトの探索【JST・京大機械翻訳】

Poliszczuk Artem; Solarz Aleksandra; Pollo Agnieszka

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208640829006 整理番号：21P0005676

ファジィ論理SVMアルゴリズムによるAKARI-NEP深層データにおける未知クラスのオブジェクトの探索【JST・京大機械翻訳】

Searching for previously unknown classes of objects in the AKARI-NEP Deep data with fuzzy logic SVM algorithm

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発行年： 2017年12月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2017年12月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ファジーサポートベクターマシン(FSVM)学習アルゴリズムの応用において,AKARI NEP深層場から3つのクラス(星,銀河,およびAGN)への中赤外(MIR)源を分類する。FSVMは古典的SVMアルゴリズムの改良版であり,測定誤差を分類プロセスに組み入れる。これは天文学におけるこのアルゴリズムの最初の成功した応用である。著者らは,MIR測定を有する物体から成る銀河,星およびAGNの信頼できるカタログを作成し,それらの幾つかは光学対応物を持たない。同定された物体のいくつかの例を示し,その中でOリッチおよびCリッチAGB星間を示した。【JST・京大機械翻訳】

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星雲

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