arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Emissioonijoontega tähtede tuvastamine Gaia kosmoseteleskoobi andmetest
Nimi Jürgen Jänes
Kokkuvõte Aastal 2011 stardib Euroopa Kosmoseagentuuri (ESA) kosmoseteleskoop Gaia. Teleskoop vaatleb viie aasta jooksul hinnanguliselt miljard objekti, kogudes seeläbi kokku ühe petabaidi jagu andmeid. Käesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks oli uurida, kuidas saab kasutada masinõppe algoritme Gaia kosmoseteleskoobi madalalahutusega BP/RP fotomeetri andmete töötlemisel. Kuna reaalseid andmeid veel ei eksisteeri, siis kasutati töös olemasolevatest kõrge lahutusega spektritest koostatud Gaia vaatluste simulatsioone. Bakalaureusetöö tulemused saab jagada kaheks osaks. Kõigepealt uurisime tugivektormasinate kasutamist kahe erineva klassifikatsiooniülesande lahendamisel. Esimese ülesandena proovisime eraldada H-alfa emissiooni sisaldavaid spektreid H-alfa emissioonita spektritest. Saadud tulemused olid hoolimata piiratud andmetest head. Teise klassifitseerimisülesandena katsusime eraldada Be tähti Wolf-Rayet’ tähtedest. Teise ülesandena üritasime me hinnata tugivektorregressiooni algoritmiga H-alfa spektrijoone ekvivalentlaiust. Selleks sobiva andmestiku saamiseks kirjutasime me lihtsa emissioonijoontega tähespektri mudeli, mis ignoreerib tegelikkuses spektrit tekitavaid füüsikalisi protsesse. Mudel kasutab peakomponentide analüüsi, et genereerida vaatlustega sarnaseid tähe kontiinuume. Spektrijooned lähendasime Gaussi funktsioonidega. Esialgset tulemused tugivektorregressiooni kasutamisel olid positiivsed. Tulevikus on plaanis katsetada erinevaid meetodeid klassifitseerimisalgoritmide effektiivsuse parandamiseks, lisada emissioonijoontega tähespektri mudelile astrofüüsikalistest kaalutlustest tuletatud spektrijooni ning uurida tugivektorregressiooni kasutamist teiste spektrijoonte effektiivlaiuse tuvastamisel.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Bakalaureus - Informaatika
Juhendaja(d) Sven Laur, Indrek Kolka
Kaitsmise aasta 2009
PDF