Clasificación automática de espectros IUE de baja dispersión utilizando redes neuronales
- Fernandes Vieira, Eduardo
- José Daniel Ponz Molina Director
Universidade de defensa: Universidad Complutense de Madrid
Ano de defensa: 1996
- Manuel Rego Fernández Presidente
- Jaime Zamorano Calvo Secretario
- Enric Trillas Vogal
- Rosario González Riestra Vogal
- Antonio Vaquero Sánchez Vogal
Tipo: Tese
Resumo
Se han utilizado redes neuronales para clasificar espectros IUE de baja dispersión, fueron empleados algoritmos supervisados y no supervisados y la distancia métrica fue utilizada como termino de comparación en el caso supervisado. Esta metodología se aplica, por vez primera, al rango ultravioleta. Como trabajo previo al proceso de clasificación los espectros tuvieron que ser corregidos de enrojecimiento y regiones afectadas por la ly-alfa geocoronal y por la baja relacion señal/ruido en un rango de longitudes de onda entorno a 2175 ang. Los algoritmos definidos en este trabajo no requieren conocimientos previos sobre los espectros. Como resultado se ha obtenido un error de 1.1 subclases espectrales para el algoritmo supervisado y 1.4 para el no supervisado.