Detail publikačního výsledku

Classification of Spectra of Emission Line Stars Using Machine Learning Techniques

VRÁBELOVÁ, P.; ŠKODA, P.; VÁŽNÝ, J.

Originální název

Classification of Spectra of Emission Line Stars Using Machine Learning Techniques

Anglický název

Classification of Spectra of Emission Line Stars Using Machine Learning Techniques

Druh

Článek recenzovaný mimo WoS a Scopus

Originální abstrakt

The paper deals with classification and clustering of emission-line spectra of Be stars using discrete wavelet transform (DWT), PCA, and support vector machines (SVM).

Anglický abstrakt

The paper deals with classification and clustering of emission-line spectra of Be stars using discrete wavelet transform (DWT), PCA, and support vector machines (SVM).

Klíčová slova

Be star, stellar spectrum, feature extraction, dimension reduction, discrete wavelet transform, classification, support vector machines (SVM), clustering

Klíčová slova v angličtině

Be star, stellar spectrum, feature extraction, dimension reduction, discrete wavelet transform, classification, support vector machines (SVM), clustering

Autoři

VRÁBELOVÁ, P.; ŠKODA, P.; VÁŽNÝ, J.

Rok RIV

2015

Vydáno

31.12.2013

ISSN

1476-8186

Periodikum

International Journal of Automation and Computing

Svazek

11

Číslo

3

Stát

Čínská lidová republika

Strany od

265

Strany do

273

Strany počet

10

URL

https://www.fit.vut.cz/research/publication/10415/

BibTex

@article{BUT111438,
  author="Pavla {Vrábelová} and Petr {Škoda} and Jaroslav {Vážný}",
  title="Classification of Spectra of Emission Line Stars Using Machine Learning Techniques",
  journal="International Journal of Automation and Computing",
  year="2013",
  volume="11",
  number="3",
  pages="265--273",
  issn="1476-8186",
  url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/10415/"
}

Dokumenty

template