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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/5075
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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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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File | Description | Size | Format | |
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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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