Joint temperature-luminosity classification of stellar spectra with a distance-aware loss function

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, VERİ BİLİMİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: VOLGA SEZEN

Danışman: Alptekin Temizel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Modern gökyüzü taramaları büyük veri kümeleri üretmeye devam ediyor ve bu da nüfus çalışmaları ve yeni keşifler için otomatik sınıflandırmayı zorunlu kılmakta. Bu çalışmada beş açık erişimli kütüphaneden derlenen bir yıldız spektral veritabanı oluşturuldu ve SIMBAD tarafından yeniden etiketlendi. Bir yıldızın MK sıcaklık ve parlaklık sınıfını tek geçişte tahmin ederken farklı özelliklere odaklanmak için farklı çekirdek boyutlarına sahip üç dalı olan bir 1-B CNN oluşturuldu. Çapraz entropi ile iki boyutlu MK ızgarasında ortalama karesel hatayı birleştiren mesafeye duyarlı bir kayıp fonksiyonu kullanıldı, böylece fiziksel olarak daha uzak yanlış sınıflandırmalar daha ağır cezalarla sonuçlandı. Üç dallı CNN'e ek farklı mimariler de eğitilip çeşitli ölçütlerle bir test kümesi üzerinde değerlendirildi. Dairesel olarak kaydırılmış girdilerde performans üç piksel kaymaya kadar etkilenmedi. Üç dallı CNN ve özel ResNet50'nin birleşimi, eşleştirilmiş önyükleme testinde her bir parçası üzerinde istatistiksel olarak anlamlı kazançlar ile %67,6 makro F1 ve iki eksende 98,3 ile 88,4 kappa değerlerine ulaştı. Guided GradCAM, dal çekirdek boyutu ile tanımlanan özellikler arasında doğrusal olmayan bir ilişki olduğunu gösterirken, bazı özellikler bilinen moleküler bantlarla örtüşmekte. Tüm kodlar, eğitilmiş ağırlıklar, veri seti ve ek sonuçlar GitHub adresinde erişime açıktır.