Diseño e implementación de un sistema neuro-difuso de obtención y clasificación general de curvas de luz de cuerpos celestes para el observatorio astronómico de la Universidad de Nariño.

Formato digital e impreso

Tesis, Facultad de Ingeniería, Programa de Ingeniería Electrónica

Incluye bibliografía p. 122-123

Este trabajo de investigación da a conocer el diseño e implementación de un sistema basado en técnicas de fotometría diferencial e inteligencia artificial que permiten obtener la curva de luz de un objeto celeste y realizar una clasificación de tal manera que se pueda asignar a uno de los patrones establecidos tales como: constantes, asteroides, eclipsante u otro tipo de estrella variable partiendo de un conjunto de imágenes astronómicas. El sistema LCC (Light Curve Classification) UDENAR está diseñado como una herramienta de apoyo para las investigaciones adelantadas por el Observatorio Astronómico de la Universidad de Nariño.

Adicionalmente, se introduce el desarrollo de diferentes técnicas de clustering, entre ellas FCART (Fuzzy Classification And Regression Trees), FCM (Fuzzy C- Means), Substractive Clustering, se enmarcan conceptos de diferentes sistemas neuro – difusos tales como ANFIS (Adaptative Neural Fuzzy Inference System) y SFAM (Simplified Fuzzy ARTMAP) en lo referente a la creación y entrenamiento de diferentes sistemas de clasificación de curvas de luz de cuerpos celestes.