Класифікація морфології галактик з використанням методів штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПишнограєв, Іван Олександрович
dc.contributor.authorСидоров, Олександр Вікторович
dc.date.accessioned2025-02-27T10:00:35Z
dc.date.available2025-02-27T10:00:35Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 110 с., 31 рис., 17 табл., 35 посилань, 2 додатка. Об'єктом дослідження є зображення галактик, отримані з астрономічних спостережень, які використовуються для класифікації та аналізу різних типів галактик. Зображення можуть бути зроблені за допомогою телескопів або космічних місій, що дозволяють зібрати дані з різних діапазонів електромагнітного спектра Предметом дослідження є застосування методів комп'ютерного зору, зокрема нейронних мереж, для автоматичної класифікації типів галактик на основі їхніх зображень. Дослідження фокусується на розробці ефективних моделей машинного навчання, таких як згорткові нейронні мережі (CNN), для виявлення структурних характеристик, які дозволяють класифікувати галактики за типами Метою дослідження є розробка ефективної моделі машинного навчання для класифікації типів галактик за зображеннями, використовуючи сучасні методи комп'ютерного зору, зокрема згорткові нейронні мережі (CNN). Модель має забезпечити точну і автоматичну класифікацію типів галактик, що дозволить спростити та прискорити процес обробки астрономічних даних
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 110 p., 31 figures, 17 tables, 35 references, 2 appendix. The object of study is images of galaxies obtained from astronomical observations, which are used to classify and analyze different types of galaxies. Images can be taken with the help of telescopes or space missions that allow collecting data from different ranges of the electromagnetic spectrum. The subject of the research is the use of computer vision methods, in particular neural networks, to automatically classify galaxy types based on their images. The research focuses on the development of efficient machine learning models, such as convolutional neural networks (CNNs), to identify structural characteristics that allow us to classify galaxies by type. The aim of the study is to develop an effective machine learning model for classifying galaxy types from images using modern computer vision methods, in particular convolutional neural networks (CNNs). The model should provide an accurate and automatic classification of galaxy types, which will simplify and speed up the process of processing astronomical data.
dc.format.extent110 с.
dc.identifier.citationСидоров, О. В. Класифікація морфології галактик з використанням методів штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Сидоров Олександр Вікторович. - Київ, 2024. - 110 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72722
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкласифікація галактик
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectзгорткові нейронні мережі (cnn)
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectастрономічні спостереження
dc.subjectавтоматична класифікація
dc.subjectструктурні характеристики
dc.subjectобробка зображень
dc.subjectgalaxy classification
dc.subjectmachine learning
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectneural networks
dc.subjectconvolutional neural networks (cnn)
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectastronomical observations
dc.subjectautomatic classification
dc.subjectstructural features
dc.subjectimage processing
dc.subject.udc(004.8::004.93): (524.7-048.445)
dc.titleКласифікація морфології галактик з використанням методів штучного інтелекту
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sydorov_magistr.pdf
Розмір:
5.79 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи