Radek Jančík

Bachelor's thesis

On neural networks base study of radio galaxies

On neural networks base study of radio galaxies
Abstract:
Morfologie rádiových galaxií je ve vzájemném vztahu s vlastnostmi jejich fyzického prostředí, a je tedy velmi důležitá při studování vesmíru. V této práci představujeme konvoluční neuronovou síť, která automaticky klasifikuje snímky rádiových galaxií do tří kategorií: Fanaroff-Riley I (FR I), Fanaroff-Riley II (FR II) a Bent-tailed. Dále diskutujeme o vlastnostech našeho klasifikátoru, jeho úspěšnosti …more
Abstract:
The morphology of radio galaxies is correlated to characteristics of their physical environment and is therefore very important in the study of the Universe. In this thesis, we present a convolutional neural network that automatically classifies images of radio galaxies into three morphological categories: Fanaroff-Riley I (FR I), Fanaroff-Riley II (FR II), and Bent-tailed. We discuss the properties …more
 

Keywords

machine learning convolutional neural network classifier image augmentation image classification radio galaxies morphology
 
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 20. 7. 2020
Identifier: https://is.muni.cz/th/yki68/

Thesis defence

  • Date of defence: 25. 9. 2020
  • Supervisor: Mgr. Filip Hroch, Ph.D.
  • Reader: RNDr. Petr Škoda, CSc.

Citation record

Cite this text

Full text of thesis

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatiky
Složka Reference to the local database directory of the institution