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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorAidelman, Yael-
dc.contributor.authorEscudero, Carlos-
dc.contributor.authorRonchetti, Franco-
dc.contributor.authorQuiroga, Facundo-
dc.contributor.authorGranada, Anahi-
dc.contributor.authorLanzarini, Laura-
dc.date.accessioned2022-08-19T13:05:26Z-
dc.date.available2022-08-19T13:05:26Z-
dc.date.issued2021-07-01-
dc.identifier.citationAidelman et al. (2021) Identificación de candidatas a estrellas Be utilizando redes neuronales. Boletín de la Asociación Argentina de Astronomía; 62; 1-3es_ES
dc.identifier.issn1669-9521es_ES
dc.identifier.otherhttp://astronomiaargentina.fcaglp.unlp.edu.ar/b62/2021BAAA...62...62A.pdfes_ES
dc.identifier.urihttp://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/8990-
dc.description.abstractAstronomical databases currently provide large volumes of spectroscopic and photometric information. In particular, as photometric data is relatively easier to obtain due to the shorter use time of the telescope, there is an increasing need to use those data in order to automatically identify specific objects and study them in detail afterwards. In this work, we focus on the photometric identification of Be stars, early-type stars with Hα line in emission. These kind of objects are very interest for understanding the evolution of fast rotating stars, and also for the study of the physics of circumstellar disks. For their identification, we use photometric (VPHAS+, 2MASS, AlWISE) and spectroscopic (LAMOST) databases, together with machine learning techniques, such as neural networks. Our results show that using the reddening-free Q indices as features provides a significant improvement in the photometric identification of Be stars.es_ES
dc.format.extentp. 1-3es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherAsociación Argentina de Astronomíaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.titleIdentificación de candidatas a estrellas Be utilizando redes neuronaleses_ES
dc.typeArticuloes_ES
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)-
dc.description.filiationAidelman, Yael. Departamento de Espectroscopía, Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas, Universidad Nacional de La Plata Paseo del Bosque S/N, La Plata, B1900FWA, Buenos Aires, Argentina. Instituto de Astrofísica de La Plata (CCT La Plata - CONICET, UNLP), Paseo del Bosque S/N, La Plata, B1900FWA, Buenos Aires, Argentinaes_ES
dc.description.filiationEscudero, Carlos. Instituto de Astrofísica de La Plata (CCT La Plata - CONICET, UNLP), Paseo del Bosque S/N, La Plata, B1900FWA, Buenos Aires, Argentinaes_ES
dc.description.filiationRonchetti, Franco. Instituto de Investigacion en Informatica LIDI, CIC–UNLP, Argentina. Comision de Investigaciones Cientıficas de la Provincia de Buenos Aires, Argentinaes_ES
dc.description.filiationQuiroga, Facundo. Instituto de Investigacion en Informatica LIDI, CIC–UNLP, Argentina.es_ES
dc.description.filiationGranada, Anahi. Universidad Nacional de Rio Negro. Río Negro; Argentina.es_ES
dc.description.filiationLanzarini, Laura. Instituto de Investigacion en Informatica LIDI, CIC–UNLP, Argentina.es_ES
dc.subject.keywordmethods: data analysises_ES
dc.subject.keywordstars: emission-line, Bees_ES
dc.subject.keywordsurveyes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.subject.materiaAstronomíaes_ES
dc.origin.lugarDesarrolloIALPes_ES
dc.relation.journalissue62es_ES
dc.description.reviewtruees_ES
dc.description.resumenLas bases de datos astronómicas proporcionan actualmente grandes volúmenes de información espectroscópica y fotométrica. En particular, los datos fotométricos resultan relativamente más fáciles de obtener debido al menor tiempo de uso del telescopio, con lo cual existe una creciente necesidad de utilizarlos para identificar automáticamente objetos específicos y luego estudiarlos en detalle. En este trabajo, nos centramos en la identificación fotométrica de estrellas Be, objetos tempranos que presentan la línea Hα en emisión. Este tipo de objeto es de interés para el entendimiento de la evolución de estrellas en alta rotación, y también para el estudio de la física de discos circunestelares. Para su identificación, utilizamos datos fotométricos (VPHAS+,2MASS y AllWISE) y espectroscópicos (LAMOST), junto con técnicas de aprendizaje automático, como las redes neuronales. Nuestros resultados muestran que utilizar los índices Q libres de enrojecimiento como descriptores, proporcionan una mejora significativa en la identificación fotométrica de estrellas Be.es_ES
dc.relation.journalTitleBoletín de la Asociación Argentina de Astronomíaes_ES
Aparece en las colecciones: Artículos

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