Author(s): Olac Fuentes | Ravi K. Gulati
Journal: Revista Mexicana de Astronomía y Astrofísica : Universidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Astronomía
ISSN 0185-1101
Volume: 10;
Start page: 209;
Date: 2001;
Original page
ABSTRACT
En este trabajo presentamos un estudio experimental sobre la aplicaci on de un algoritmo simple de aprendizaje autom atico a la predicci on de los par ametros atm osfericos estelares Teff ; log g y [Fe=H] usando como datos de entrada tres con- juntos diferentes de caracter sticas espectrales. Comparamos el funcionamiento del algoritmo de los 3 vecinos m as cercanos ponderado por distancia usando como en- trada los espectros, los ndices espectrales obtenidos de la misma regi on de longitud de onda y las l neas de absorci on obtenidas eliminando del espectro la contribuci on del cont nuo, que es calculada por medio de un algoritmo de envolvente convexo. Los resultados experimentales muestran que las predicciones obtenidas usando ndices espectrales y l neas espectrales tienen niveles de precisi on muy similares, y que ambas son superiores a las obtenidas usando espectros.
Journal: Revista Mexicana de Astronomía y Astrofísica : Universidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Astronomía
ISSN 0185-1101
Volume: 10;
Start page: 209;
Date: 2001;
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ABSTRACT
En este trabajo presentamos un estudio experimental sobre la aplicaci on de un algoritmo simple de aprendizaje autom atico a la predicci on de los par ametros atm osfericos estelares Teff ; log g y [Fe=H] usando como datos de entrada tres con- juntos diferentes de caracter sticas espectrales. Comparamos el funcionamiento del algoritmo de los 3 vecinos m as cercanos ponderado por distancia usando como en- trada los espectros, los ndices espectrales obtenidos de la misma regi on de longitud de onda y las l neas de absorci on obtenidas eliminando del espectro la contribuci on del cont nuo, que es calculada por medio de un algoritmo de envolvente convexo. Los resultados experimentales muestran que las predicciones obtenidas usando ndices espectrales y l neas espectrales tienen niveles de precisi on muy similares, y que ambas son superiores a las obtenidas usando espectros.
