Joint temperature-luminosity classification of stellar spectra with a distance-aware loss function
Mesafeye duyarlı kayıp fonksiyonu ile yıldız spektrumlarının ortak sıcaklık-parlaklık sınıflandırması
- Tez No: 966416
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Astronomi ve Uzay Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Astronomy and Space Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Modern gökyüzü taramaları büyük veri kümeleri üretmeye devam ediyor ve bu da nüfus çalışmaları ve yeni keşifler için otomatik sınıflandırmayı zorunlu kılmakta. Bu çalışmada beş açık erişimli kütüphaneden derlenen bir yıldız spektral veritabanı oluşturuldu ve SIMBAD tarafından yeniden etiketlendi. Bir yıldızın MK sıcaklık ve parlaklık sınıfını tek geçişte tahmin ederken farklı özelliklere odaklanmak için farklı çekirdek boyutlarına sahip üç dalı olan bir 1-B CNN oluşturuldu. Çapraz entropi ile iki boyutlu MK ızgarasında ortalama karesel hatayı birleştiren mesafeye duyarlı bir kayıp fonksiyonu kullanıldı, böylece fiziksel olarak daha uzak yanlış sınıflandırmalar daha ağır cezalarla sonuçlandı. Üç dallı CNN'e ek farklı mimariler de eğitilip çeşitli ölçütlerle bir test kümesi üzerinde değerlendirildi. Dairesel olarak kaydırılmış girdilerde performans üç piksel kaymaya kadar etkilenmedi. Üç dallı CNN ve özel ResNet50'nin birleşimi, eşleştirilmiş önyükleme testinde her bir parçası üzerinde istatistiksel olarak anlamlı kazançlar ile %67,6 makro F1 ve iki eksende 98,3 ile 88,4 kappa değerlerine ulaştı. Guided GradCAM, dal çekirdek boyutu ile tanımlanan özellikler arasında doğrusal olmayan bir ilişki olduğunu gösterirken, bazı özellikler bilinen moleküler bantlarla örtüşmekte. Tüm kodlar, eğitilmiş ağırlıklar, veri seti ve ek sonuçlar GitHub adresinde erişime açıktır.
Özet (Çeviri)
Modern sky surveys continue to produce large datasets, making automated classification essential for population studies and new discoveries. In this work, a stellar spectral database was assembled from five public libraries and re-labelled via SIMBAD. A 1-D CNN with three branches of differing kernel sizes was initiated to focus on different features while predicting a star's MK temperature and luminosity class in one pass. A distance-aware loss was used, coupling cross-entropy with mean-squared error on the 2-D MK grid so physically further misclassifications incur stronger penalties. Alongside the three branch CNN, other architectures were trained and evaluated using several metrics on a held-out test set. Under circularly shifted inputs, performance remained robust up to 3-pixel shifts. An ensemble of the three branch CNN with a custom ResNet50 achieved macro F1 of 67.6% and kappa of 98.3 and 88.4 across two axis, with statistically significant gains over each counterpart under paired bootstrap testing. Guided GradCAM indicates a non-linear relation between branch kernel size and identified features, with some features overlapping known molecular bands. All code, trained weights, curated dataset, and additional results are available at GitHub.
Benzer Tezler
- Sporcularda diz eklemi deri yüzey sıcaklıklarının değerlendirmesi ve denge test sonuçları ile ilişkisi
The assessment of skin surface temperatures of knee joint and relation between balance test results in athletes
MURŞİT AKSOY
- Mühendislik malzemelerinin sert lehimlenebilme karakteristikleri
Başlık çevirisi yok
MEHMET BÜLENT ÖZTURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKaynak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA AKKURT
- Deneysel olarak romatoid artrit oluşturulan wistar ırkı ratlarda terapötik ultrason ve düşük enerjili lazerin tedavi üzerindeki etkinliği
Investigation of the effects of low level laser therapy and therapeutic ultrasound in rats with experimental rheumatoid arthritis
SITKICAN OKUR
Doktora
Türkçe
2019
Veteriner HekimliğiAtatürk ÜniversitesiCerrahi (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER OKUMUŞ
- Deneysel olarak romatoid artrit modeli oluşturulmuş farelerde ganoderik asit a uygulamasının artrit parametreleri üzerine etkisi
The effect of ganoderic acid a application on arthritis parameters in experimentally induced rheumatoid arthritis model mice
AYŞENUR DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
FizyolojiSakarya ÜniversitesiFizyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA GÜZEL ERDOĞAN
- Isı alıcıların kanal akışında ısı ve akış karakteristiklerinin sayısal olarak incelenmesi
Numerical analysis of heat and flow characteristics in duct flow for heat sinks
KUMRU GÜREŞCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Makine MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN YAKUT