Вывод признаковой модели и разработка прототипа модуля автоматизированной классификации астрономических объектов для телескопа LSST.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 ОПИСАНИЕ ЗАДАЧИ
2 ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ЧАСТЬ
2.1 Краткое описание тренировочного и тестового набора
2.2 Описание входных и выходных данных
2.3 Качество классификации
2.4 Анализ метаданных
2.5 Анализ кривых блеска
2.6 Обоснование выбора признаковой модели
2.7 Средства реализации признаковой модели
3 КОНСТРУКТОРСКАЯ ЧАСТЬ
4 ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
5 АПРОБАЦИЯ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ВВЕДЕНИЕ

Large Synoptic Survey Telescope (сокращённо LSST; с англ. большой обзорный телескоп) – строящийся широкоугольный обзорный телескоп-рефлектор, предназначенный для съёмки доступной области неба каждые три ночи. LSST сможет открыть в 10-100 раз больше астрономических источников, чем мы когда-либо знали [1].
В настоящее время астрономы классифицируют источники не только по кривым блеска, но и по более детальному наблюдению с помощью других телескопов. Астрономы используют "спектрографы" – инструменты, которые, подобно призме, рассеивают луч света. Такое рассеивание света называется "спектроскопией" и позволяет искать характерные атомные сигнатуры из астрофизических источников. Это самый надежный метод определения того, что такое источник света в ночном небе на самом деле.
К сожалению, спектроскопия занимает огромное количество времени телескопа, и в мире не хватает телескопов, чтобы применять спектроскопию для большого количества объектов в небе, которые будет наблюдать LSST.
Поэтому появляется необходимость из