Análisis de datos de astronomía usando algoritmos de Deep Learning y estadísticos

Jorge Luis Vargas Barrera

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DC Field	Value	Language
dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_MX
dc.creator	Jorge Luis Vargas Barrera	-
dc.date.accessioned	2021-06-01T15:56:13Z	-
dc.date.available	2021-06-01T15:56:13Z	-
dc.date.issued	2018-11-26	-
dc.identifier.uri	http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/5075	-
dc.description.abstract	Se presentan resultados de la aplicación de técnicas de deep learning al problema de identificación de radio fuentes gigantes (GRSs) presentes en el catálogo NVSS. Se hizo un pre procesamiento de las imágenes para la detección de estas fuentes y posteriormente realizar su clasificación, para esto se implementó una red neuronal convolucional basada en el modelo VGG la cual se entrenó con el catálogo NVSS. El tamaño del conjunto de entrenamiento fue de 1616 imágenes astronómicas distribuidas en 16 categorías. De nuestro análisis, encontramos que nuestro método es efectivo con una precisión de 87%.	es_MX
dc.language.iso	spa	es_MX
dc.publisher	Universidad de Guanajuato	es_MX
dc.relation	http://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/2596	-
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es_MX
dc.source	Jóvenes en la Ciencia: Verano de la Investigación Científica. Vol. 4, Num 1 (2018)	es_MX
dc.title	Análisis de datos de astronomía usando algoritmos de Deep Learning y estadísticos	es_MX
dc.type	info:eu-repo/semantics/article	es_MX
dc.subject.cti	info:eu-repo/classification/cti/7	es_MX
dc.subject.keywords	Bases de datos astronómicas	es_MX
dc.subject.keywords	Galaxias	es_MX
dc.subject.keywords	Redes neuronales	es_MX
dc.subject.keywords	Deep learning	es_MX
dc.subject.keywords	Convolución	es_MX
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	es_MX
dc.creator.two	SOLAI JEYAKUMAR	-
dc.creator.idtwo	info:eu-repo/dai/mx/cvu/217883	es_MX
dc.description.abstractEnglish	Results of the application of deep learning techniques to the problem of identifying giant radio sources (GRSs) from the data in the NVSS catalog are presented. A preprocessing of the images was done for the detection of the sources followed by their classification, for this a convolutional neural network was implemented based on the VGG model and then it was trained with the catalog NVSS. The size of the training set was of 1616 astronomical images distributed in 16 categories. In our analysis we found that our method is effective with a precision of 87%.	-
Appears in Collections:	Revista Jóvenes en la Ciencia

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Análisis de datos de astronomía usando algoritmos de Deep Learning y estadísticos.pdf		449.71 kB	Adobe PDF	View/Open

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