Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Применение методов машинного обучения для классификации резонансного движения астероидов Т. Ю. Галушина, Е. А. Николаева, Д. С. Красавин, О. Н. Летнер

Contributor(s): Галушина, Татьяна Юрьевна | Николаева, Елизавета Александровна | Красавин, Дмитрий Сергеевич | Летнер, Оксана НикитичнаMaterial type: ArticleArticleContent type: Текст Media type: электронный Other title: Application of machine learning methods for the classification of asteroid resonance motion [Parallel title]Subject(s): астероиды | орбитальный резонанс | машинное обучение | искусственные нейронные сетиGenre/Form: статьи в журналах Online resources: Click here to access online In: Вестник Томского государственного университета. Математика и механика № 76. С. 87-100Abstract: При изучении динамики резонансных астероидов возникает необходимость классификации критических аргументов в зависимости от поведения на циркуляцию, либрацию и смешанный случай. Для автоматизации этой задачи предлагается использовать методы машинного обучения, такие как искусственные нейронные сети и HDBSCAN (Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). В результате экспериментов по подбору параметров получена обученная модель, способная классифицировать резонансное движение.
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
No physical items for this record

Библиогр.: 9 назв.

При изучении динамики резонансных астероидов возникает необходимость классификации критических аргументов в зависимости от поведения на циркуляцию, либрацию и смешанный случай. Для автоматизации этой задачи предлагается использовать методы машинного обучения, такие как искусственные нейронные сети и HDBSCAN (Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). В результате экспериментов по подбору параметров получена обученная модель, способная классифицировать резонансное движение.

There are no comments on this title.

to post a comment.
Share