Применение глубоких нейронных сетей для классификации больших объемов астрономических данных

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГорбунов, А.А.
dc.contributor.authorИсаев, Е.А.
dc.contributor.authorСамодуров, В.А.
dc.date.accessioned2018-02-10T10:22:36Z
dc.date.available2018-02-10T10:22:36Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractПредмет и цель работы: В процессе астрономических наблюдений собираются огромные объемы данных. БСА ФИАН (Большая сканирующая антенна Физического института Российской академии наук), используемая при исследовании импульсных явлений, ежедневно регистрирует 87.5 Гб данных (32 Тб в год). Целью представленной работы является разработка веб-сервиса для помощи экспертам в классификации новых астрономических наблюдений. Студия машинного обучения Azure Machine Learning Studio, поддерживающая алгоритм глубокой нейронной сети, используется в качестве инструмента для разработки веб-сервиса.uk_UA
dc.description.abstractПредмет і мета роботи: У процесі астрономічних спостережень накопичуються величезні обсяги даних. ВСА ФІАН (Велика скануюча антена Фізичного інституту Російської академії наук), яка використовується у дослідженні імпульсних явищ, щодня реєструє 87.5 Гб даних (32 Тб щороку). Метою роботи є розробка веб-сервісу для допомоги експертам у класифікації нових астрономічних спостережень. Студія машинного навчання Azure Machine Learning Studio, що підтримує алгоритм глибокої нейронної мережі, використовується як інструмент для розробки веб-сервісу.uk_UA
dc.description.abstractPurpose: In the process of astronomical observations vast amounts of data are collected. The BSA (Big Scanning Antenna) used in the study of impulse phenomena, daily logs 87.5 GB of data (32 TB per year). The aim of this work is to develop the web-service which assists the experts with classification of new astronomic observations. The Azure Machine Learning Studio which offers a Deep Neural Network algorithm is used as a tool for web-service developing.uk_UA
dc.identifier.citationПрименение глубоких нейронных сетей для классификации больших объемов астрономических данных / А.А. Горбунов, Е.А. Исаев, В.А. Самодуров // Радиофизика и радиоастрономия. — 2017. — Т. 22, № 4. — С. 270-275. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.uk_UA
dc.identifier.issn1027-9636
dc.identifier.otherPACS: 07.05.Tp, 98.35.-a
dc.identifier.otherDOI: doi.org/10.15407/rpra22.04.270
dc.identifier.udc004.048; 524.6
dc.identifier.urihttps://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/130283
dc.language.isoruuk_UA
dc.publisherРадіоастрономічний інститут НАН Україниuk_UA
dc.relation.ispartofРадиофизика и радиоастрономия
dc.statuspublished earlieruk_UA
dc.subjectРадиоастрономия и астрофизикаuk_UA
dc.titleПрименение глубоких нейронных сетей для классификации больших объемов астрономических данныхuk_UA
dc.title.alternativeЗастосування глибоких нейронних мереж для класифікації великих обсягів астрономічних данихuk_UA
dc.title.alternativeApplication of deep learning neural network for classification of big data of astronomic observationsuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Оригінальний контейнер

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
03-Gorbunov.pdf
Розмір:
782.46 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Контейнер ліцензії

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
817 B
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекція

Радиофизика и радиоастрономия, 2017, № 4