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  1. Public
  2. 学術雑誌論文
  3. 日本天文学会 欧文研究報告
  4. 58(1)2006
  1. Private
  2. 学術雑誌論文
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  4. に
  5. 日本天文学会Astronomical Society of Japan
  6. 日本天文学会 欧文研究報告PASJ: publications of the Astronomical Society of Japan
  7. 58(1)2006

Reliability Checks on the Indo-US Stellar Spectral Library Using Artificial Neural Networks and Principal Component Analysis

https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/1275
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/1275
2f7624cf-bb65-4db9-8969-e248619f5521
名前 / ファイル ライセンス アクション
AA1082896X-20060225-0177.pdf AA1082896X-20060225-0177.pdf (1.0 MB)
Item type ☆学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2011-02-01
タイトル
タイトル Reliability Checks on the Indo-US Stellar Spectral Library Using Artificial Neural Networks and Principal Component Analysis
著者 SINGH, Harinder P.

× SINGH, Harinder P.

SINGH, Harinder P.

ja-Kana

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YUASA, Manabu

× YUASA, Manabu

YUASA, Manabu

ja-Kana ユアサ, マナブ

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YAMAMOTO, Nawo

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YAMAMOTO, Nawo

ja-Kana ヤマモト, ナオ

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GUPTA, Ranjan

× GUPTA, Ranjan

GUPTA, Ranjan

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言語
言語 eng
キーワード
主題 catalogs, methods: data analysis, stars: general
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 所属
値 Department of Physics and Astrophysics, University of Delhi
著者 所属
値 Research Institute for Science and Technology, Kinki University
著者 所属
値 Research Institute for Science and Technology, Kinki University
著者 所属
値 Inter-University Center for Astronomy and Astrophysics
版
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
出版者 名前
出版者 Astronomical Society of Japan=日本天文学会
書誌情報 PASJ: publications of the Astronomical Society of Japan
en : 日本天文学会 欧文研究報告

巻 58, 号 1, p. 177-186, 発行日 2006-02-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 00046264
識別番号 その他
内容記述タイプ Other
内容記述 10023939975
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 [Abstract] The Indo-US coude feed stellar spectral library (CFLIB) made available to the astronomical community recently by Valdes et al. (2004, ApJS, 152, 251) contains spectra of 1273 stars in the spectral region 3460 to 9464A at a high resolution of 1A (FWHM) and a wide range of spectral types. Cross-checking the reliability of this database is an important and desirable exercise since a number of stars in this database have no known spectral types and a considerable fraction of stars has not so complete coverage in the full wavelength region of 3460–9464A resulting in gaps ranging from a few A to several tens of A. We use an automated classification scheme based on Artificial Neural Networks (ANN) to classify all 1273 stars in the database. In addition, principal component analysis (PCA) is carried out to reduce the dimensionality of the data set before the spectra are classified by the ANN. Most importantly, we have successfully demonstrated employment of a variation of the PCA technique to restore the missing data in a sample of 300 stars out of the CFLIB.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Copyright (c) 2006 Astronomical Society of Japan
資源タイプ
内容記述タイプ Other
内容記述 Journal Article
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-21 02:36:09.729053
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