Ідентифікація та класифікація АЯГ на основі даних місій Gaia та WISE - Сорока, Кирило Олександрович (Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2024)
Робота присвячена створенню класифікаційної моделі на основі методів машинного навчання з використанням даних сучасних фотометричних оглядів неба в оптичному (Gaia) та ближньому інфрачервоному діапазоні довжин хвиль (WISE). В якості навчальної вибірки був використаний каталог позагалактичних об'єктів, створений з використанням спектроскопічних даних каталогу SDSS DR17. Проведено детальний аналіз точності та повноти класифікаційної моделі. Середня точність класифікації для АЯГ становить 69%, для квазарів 98% та для зореутворюючих галактик 78%.

The work is devoted to the creation of a classification model based on machine learning methods using data from modern photometric surveys of the sky in the optical (Gaia) and near-infrared wavelength range (WISE). The catalogue of extragalactic objects created using spectroscopic data from the SDSS DR17 catalogue was used to determine the quality of the training sample. A detailed analysis of the accuracy and completeness of the classification model was performed. The average classification accuracy is 69% for AGNs, 98% for quasars, and 78% for star-forming galaxies.
Identification and classification of AGN based on data from the Gaia and WISE missions
Керівник роботи: Ахметов Володимир Сабірджанович, кандидат фізико-математичних наук, доцент кафедри астрономії та космічної інформатики
Keywords: NATURAL SCIENCES::Physics::Astronomy and astrophysics; класифікація даних; методи машинного навчання; АЯГ; галактики; квазари; AGN; quasars; galaxies; SFG; data classification; machine learning methods