Pattern Recognition Using SVM for the Classification of the Size and Distance of Trans-Neptunian Objects Detected by Serendipitous Stellar Occultations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a new pipeline based on the Support Vector Machine algorithm to confirm the detection and perform classification of small solar system objects by serendipitous stellar occultations. This pipeline is designed to analyze light curves and to identify the occultation events and the classification of the occulting bodies according to their size, typically from a fraction to a few kilometers, and their distance from the Sun, typically a few tens of astronomical units. The input light curves for this pipeline were obtained from the event simulator for the Trans-Neptunian Automated Occultation Survey (TAOS II). We explore parameters affecting occultation light curves such as spectral type, apparent magnitude and finite angular size of the occulted star, angle from opposition, and readout cadence for the observations; also we assumed a Poisson noise distribution as expected from the TAOS II project. We find that occultation events, especially by trans-Neptunian objects with diameters ≥2 km are detected with 99.99%, 99.53%, and 86% efficiency for stars with a visual apparent magnitude of 12, 14, and 16, respectively at 0.05 s of exposure time. In terms of size and distance classification the overall accuracy is 94%. However, for smaller objects the confirmation and classification depends mostly upon the signal-to-noise ratio.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».