Istraživanje asteroida primjenom neuronskih mreža (CROSBI ID 653436)
Prilog sa skupa u zborniku | sažetak izlaganja sa skupa | domaća recenzija
Podaci o odgovornosti
Smolčić, Tomislav ; Bilalbegović, Goranka ; Ingram, Dustin
hrvatski
Istraživanje asteroida primjenom neuronskih mreža
Poznato je više od 750 000 asteroida i stalno se otkrivaju novi. Procjenjuje se da se samo između Marsa i Jupitera giba između 1.1 i 1.9 milijuna asteroida čiji je promjer veći od jednog kilometra i na milijune manjih. LSST (Large Synoptic Survey Telescope) koji će početi s radom 2022. godine, će povećati broj poznatih asteroida na oko 5 milijuna. Pri istraživanju asteroida dolazi se do vrlo velike količine podataka koji se moraju analizirati računalnim metodama. Zbog toga je razvoj metoda strojnog učenja vrlo značajan za ovo područje. U ovom radu istražujemo primjenu metoda dubokog učenja za detekciju asteroida u Sloanovom digitalnom pregledu neba (Sloan Digital Sky Survey, SDSS). Koristimo programski jezik Python i njegove pakete za numerički rad te programsku biblioteku za strojno učenje TensorFlow. Istražujemo optimalnu strukturu neuronske mreže.
strojno učenje ; neuronske mreže ; asteroidi ; tensor flow ; programski jezik Python
nije evidentirano
engleski
Study of asteroids using neural networks
nije evidentirano
machine learning ; neural networks ; asteroids ; tensor flow ; programming language Python
nije evidentirano
Podaci o prilogu
62-62.
2017.
objavljeno
Podaci o matičnoj publikaciji
Knjiga sažetaka, 10. znanstveni sastanak Hrvatskog fizikalnog društva
Smolčić, Vernesa ; Ban, Ticijana ; Bilušić, Ante ; Horvatić, Vlasta ; Jelić, Vibor ; Karuza, Marin ; Kralj, Marko ; Kumerički, Krešimir ; Nesti, Fabrizio ; Stanić, Denis
Zagreb: Hrvatsko filozofsko društvo
978-953-7178-21-5
Podaci o skupu
10. znanstveni sastanak Hrvatskog fizikalnog društva
poster
11.10.2017-13.10.2017
Krk, Hrvatska; Baška, Hrvatska
