Выявление пульсаров среди нейтронных звёзд и источников электромагнитного излучения с использованием методов машинного обучения
Автор: Ешенко Р.А., Петрова М.С., Швец В.В.
Журнал: Вестник Хабаровской государственной академии экономики и права @vestnik-ael
Рубрика: Информационные системы и технологии
Статья в выпуске: 1, 2021 года.
Бесплатный доступ
В данной статье описан способ упрощения процесса подтверждения гипотез о том, является ли источник электромагнитного излучения пульсаром при помощи использования современных методов машинного обучения. В ходе работы были проанализированы данные более чем 17 000 источников излучения и использован алгоритм распознавания образов, определяющий пульсары с точностью до 98 %.
Пульсар, искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных, распределение Гаусса, python
Короткий адрес: https://sciup.org/143175727
IDR: 143175727 | DOI: 10.38161/2618-9526-2021-1-055-063
Список литературы Выявление пульсаров среди нейтронных звёзд и источников электромагнитного излучения с использованием методов машинного обучения
- Малов, И.Ф. Радиопульсары / И.Ф. Малов // М. : Наука, 2004.
- Biswal М., Shreyansh S.D., Ajit M.S., Re-visiting gravitational wave events via pulsars // General Relativity and Quantum Cosmology, 2019.
- Devine T.R., Goseva-Popstojanova K., and McLaughlin M. «Detection of dispersed radio pulses : a machine learning approach to candidate identification and classification» // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2016 459 (2) :1519-1532.
- Lyon R.J., Why are pulsars hard to find? // A thesis submitted to the University of Manchester for the degree of Doctor of Philosophy in the Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Manchester, 2016.
- Манчестер, Р. Пульсары / Р. Манчестер, Дж. Тейлор. M. : Мир, 1980.
- Bhattacharyya B., Cooper S., Malenta M., Roy J., Chengalur J., Keith M., Kudale S., McLaughlin M., Ransom S.M., Ray P.S., and Stappers B.W. «The GMRT High Reso-lution Southern Sky Survey for Pulsars and Transients. I. Survey Description and Initial Discoveries // The Astrophysical Journal, 2016 817 (130).
- Lyon R.J., Stappers B.W., Cooper S., Brooke J.M., Knowles J.D., Fifty Years of Pulsar Candidate Selection: From simple filters to a new principled real-time classification approach // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2016.
- Вьюгин, В. В. Математические основы теории машинного обучения и прогнозирования / В. В. Вьюгин // МЦМНО. 2013.
- Srivastava S. Improved Classification of the High-Resolution Image Data Using Hoeffding Algorithm // Annals of Data Science, 2016 3 (1): 63-70.
- Михайлов, И. Разработка модификации метода опорных векторов для решения задачи классификации с ограничениями на предметную область / И. Михайлов, З. Аунг. М. : Программные продукты и системы, 2020.
- Davis J., Goadrich M. The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves // Proc. Of 23 International Conference on Machine Learning, Pittsburgh, PA, 2006.
