Clasificación automática de espectros IUE de baja dispersión utilizando redes neuronales
- Autores: Eduardo Fernandes Vieira
- Directores de la Tesis: José Daniel Ponz Molina (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 1996
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel Rego Fernández (presid.), Jaime Zamorano Calvo (secret.), Enric Trillas (voc.), Rosario González Riestra (voc.), Antonio Vaquero Sánchez (voc.)
- Materias:
- Texto completo no disponible (Saber más ...)
- Resumen
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.
