論文の概要: Orbit Classification of asteroids using implementation of radial Basis
Function on Support Vector Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17138v1
- Date: Thu, 29 Jun 2023 17:39:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-30 12:21:54.011707
- Title: Orbit Classification of asteroids using implementation of radial Basis
Function on Support Vector Machines
- Title（参考訳）: 支持ベクトルマシン上での放射基底関数による小惑星の軌道分類
- Authors: Yashvir Tiberwal and Nishchal Dwivedi
- Abstract要約: 本研究では,小惑星軌道分類のための放射基底関数 (RBF) 支援ベクトルマシン (SVM) の実装に焦点を当てた。
国際天文学連合は、様々な機械学習技術を試すための遊び場を提供するデータアーカイブを維持している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research paper focuses on the implementation of radial Basis Function
(RBF) Support Vector Machines (SVM) for classifying asteroid orbits. Asteroids
are important astronomical objects, and their orbits play a crucial role in
understanding the dynamics of the solar system. The International Astronomical
Union maintains data archives that provide a playground to experiment with
various machine-learning techniques. In this study, we explore the application
of RBF SVM algorithm to classify asteroids. The results show that the RBF SVM
algorithm provides a good efficiency and accuracy to the dataset. We also
analyze the impact of various parameters on the performance of the RBF SVM
algorithm and present the optimal parameter settings. Our study highlights the
importance of using machine learning techniques for classifying asteroid orbits
and the effectiveness of the RBF SVM algorithm in this regard.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,小惑星軌道分類のための放射基底関数 (RBF) 支援ベクトルマシン (SVM) の実装に焦点を当てた。
小惑星は重要な天体であり、その軌道は太陽系のダイナミクスを理解する上で重要な役割を果たす。
国際天文学連合は、様々な機械学習技術を試すための遊び場を提供するデータアーカイブを維持している。
本研究では,小惑星分類におけるRBF SVMアルゴリズムの適用について検討する。
その結果,RBF SVMアルゴリズムはデータセットに対して良好な効率と精度を提供することがわかった。
また,RBF SVMアルゴリズムの性能に対する各種パラメータの影響を分析し,最適パラメータ設定を提案する。
本研究では,小惑星軌道の分類に機械学習を用いることの重要性と,RBF SVMアルゴリズムの有効性を明らかにする。
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