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Previous issue date: 2017-08-24 / Advances in the acquisition technology of astronomical spectra resulted in an enormous amount of data. Not being more feasible to analyze them using classical approaches, the need for automatic methods arises. Then, in this research is presented, an Intelligent Algorithm for Identifying Spectral Lines, the AILINE (in Portuguese), which utilizes an artificial neural network to identify the emission lines in the optical spectra of galaxies. This method that in the tests carried out has achieved a accuracy higher than 95% is evaluated and faced with other automatic approaches and other machine learning algorithms. / Os avan?os na tecnologia de aquisi??o de espectros astron?micos resultaram em uma enorme quantidade de dados. N?o sendo mais vi?vel analis?-los usando abordagens cl?ssicas, surge a necessidade de m?todos autom?ticos. Ent?o, nesta pesquisa ? apresentado um Algoritmo Inteligente para Identifica??o de Linhas Espectrais, o AILINE, que utiliza uma Rede Neural Artificial para identificar as linhas em emiss?o nos espectros ?pticos de gal?xias. Este m?todo que nos testes realizados alcan?ou uma acur?cia superior a 95%, ? avaliado e confrontado com outras abordagens autom?ticas e outros algoritmos de aprendizado de m?quina.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uefs.br:8080:tede/531 |
Date | 24 August 2017 |
Creators | Ferreira, Yvson Paulo Nascimento |
Contributors | Fernandes, Iranderly Fernandes de, Loula, Angelo Conrado |
Publisher | Universidade Estadual de Feira de Santana, Mestrado em Computa??o Aplicada, UEFS, Brasil, DEPARTAMENTO DE CI?NCIAS EXATAS |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEFS, instname:Universidade Estadual de Feira de Santana, instacron:UEFS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 3553627358684095092, 600, 600, 600, 600, 600, 600, 7994740082289590807, 3671711205811204509, -7865109673703711841, -8816208982924656813, 4557928335542934919 |
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