Solar and Stellar Astrophysics,Earth and Planetary Astrophysics,Instrumentation and Methods for Astrophysics,Machine Learning,اخترفیزیک خورشیدی و ستاره ای , اخترفیزیک زمین و سیاره ای , ابزار دقیق و روش های اخترفیزیک , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 9 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 15 pages, 8 figures. Submitted for publication in A&A
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 9 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 15 صفحه ، 8 شکل.ارسال شده برای انتشار در A&A
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
This study applied machine learning models to estimate stellar rotation periods from corrected light curve data obtained by the NASA Kepler mission. Traditional methods often struggle to estimate rotation periods accurately due to noise and variability in the light curve data. The workflow involved using initial period estimates from the LS-Periodogram and Transit Least Squares techniques, followed by splitting the data into training, validation, and testing sets. We employed several machine learning algorithms, including Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, and Gradient Boosting, and also utilized a Voting Ensemble approach to improve prediction accuracy and robustness. The analysis included data from multiple Kepler IDs, providing detailed metrics on orbital periods and planet radii. Performance evaluation showed that the Voting Ensemble model yielded the most accurate results, with an RMSE approximately 50\% lower than the Decision Tree model and 17\% better than the K-Nearest Neighbors model. The Random Forest model performed comparably to the Voting Ensemble, indicating high accuracy. In contrast, the Gradient Boosting model exhibited a worse RMSE compared to the other approaches. Comparisons of the predicted rotation periods to the photometric reference periods showed close alignment, suggesting the machine learning models achieved high prediction accuracy. The results indicate that machine learning, particularly ensemble methods, can effectively solve the problem of accurately estimating stellar rotation periods, with significant implications for advancing the study of exoplanets and stellar astrophysics.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
این مطالعه از مدل های یادگیری ماشین برای تخمین دوره چرخش ستاره ای از داده های منحنی نور اصلاح شده به دست آمده توسط مأموریت ناسا کپلر استفاده کرد.روشهای سنتی اغلب به دلیل نویز و تغییرپذیری در داده های منحنی نور ، برای برآورد دوره های چرخش به طور دقیق تلاش می کنند.گردش کار با استفاده از برآوردهای دوره اولیه از تکنیک های LS-PerioDogram و Transit حداقل مربعات و به دنبال آن تقسیم داده ها به مجموعه های آموزش ، اعتبار سنجی و آزمایش.ما از چندین الگوریتم یادگیری ماشین استفاده کردیم ، از جمله درخت تصمیم گیری ، جنگل تصادفی ، همسایگان K-Nearest و تقویت شیب ، و همچنین از یک رویکرد گروه رأی دهی برای بهبود دقت و استحکام استفاده کردیم.این تجزیه و تحلیل شامل داده هایی از چندین شناسه کپلر ، ارائه معیارهای مفصل در دوره های مداری و شعاع سیاره است.ارزیابی عملکرد نشان داد که مدل گروه رأی دهی دقیق ترین نتایج را به همراه دارد ، با RMSE تقریباً 50 \ ٪ پایین تر از مدل درخت تصمیم و 17 \ ٪ بهتر از مدل همسایگان K-Nearest.مدل جنگل تصادفی نسبتاً با گروه رای گیری انجام شده است ، و این نشان دهنده دقت بالایی است.در مقابل ، مدل تقویت شیب نسبت به سایر رویکردها RMSE بدتری را به نمایش گذاشت.مقایسه دوره های چرخش پیش بینی شده با دوره های مرجع فوتومتریک تراز نزدیک را نشان داد ، نشان می دهد که مدل های یادگیری ماشین به دقت پیش بینی بالایی رسیده اند.نتایج نشان می دهد که یادگیری ماشین ، به ویژه روشهای گروه ، می تواند به طور مؤثر مشکل تخمین دقیق دوره های چرخش ستاره ای را حل کند ، با پیامدهای قابل توجهی برای پیشبرد مطالعه سیارات سیارات و اخترفیزیک ستاره ای.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
