Literaturnachweis - Detailanzeige
| Autor/in | Weghs, Lukas |
|---|---|
| Titel | Suche nach Exomonden mit einem Ensemble von Algorithmen des Maschinellen Lernens. |
| Quelle | In: Astronomie + Raumfahrt im Unterricht, 60 (2023) 1, S. 35-38Infoseite zur Zeitschrift |
| Sprache | deutsch |
| Dokumenttyp | gedruckt; Zeitschriftenaufsatz |
| ISSN | 1437-8639 |
| Schlagwörter | Computer; Unterricht; Algorithmus; Astronomie; Physikunterricht |
| Abstract | In den letzten beiden Jahren gab es drei Ansätze, welche CNNs für die Suche nach Exomonden nutzten. Diese berücksichtigten nur direkte Transit-Signaturen. In der Vergangenheit wurde aber noch eine Vielzahl weiterer Methoden zur Detektion von Exomonden entwickelt: die Suche nach TTVs, nach einem Orbital Sampling-Effekt und Scatter Peaks, nach Transit Duration Variations und Transit Radius Variations. Allerdings ist es durch die Verwendung eines einzelnen Transits, wie bei den drei Studien, nicht möglich, diese dynamischen Effekte direkt in der Entscheidungsfindung zu berücksichtigen und das, obwohl viele der Kandidaten mit diesen Effekten gefunden worden sind. Um diese wichtigen Effekte zu berücksichtigen, wird in vorliegender Arbeit eine andere Datenverarbeitung verwendet, die 5 Transits als ein Bild darstellt, in welchem diese Effekte sichtbar werden könnten. Dementsprechend nutze ich auch 2D CNNs, anstelle der vorher eingesetzten 1D-CNNs. Ich kann weiterhin zeigen, dass sich Random Forests und SVMs gut in der Exomond-Suche einsetzen lassen und teilweise sogar CNNs überlegen sind, auf welchen die vorherigen Studien basieren. Mit Ensemble Learning durch ein Neuronales Netz setze ich ein weiteres neues Verfahren ein, womit ich schließlich die Klassifikationsgenauigkeit noch weiter erhöhen kann. (Autorenreferat). |
| Erfasst von | Fachbereich Didaktik der Physik, Universität Duisburg-Essen |
| Update | 2023/1 |
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