Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Application of optimization heuristics for complex astronomical object model identification

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F16%3A00238010" target="_blank" >RIV/68407700:21230/16:00238010 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00500-014-1527-y" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/s00500-014-1527-y</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00500-014-1527-y" target="_blank" >10.1007/s00500-014-1527-y</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application of optimization heuristics for complex astronomical object model identification

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Detection and localization of astronomical objects are two of the most fundamental topics in astronomical science where localization uses detection results. Object localization is based on modeling of point spread function and estimation of its parameters. Commonly used models as Gauss or Moffat in objects localization provide good approximation of analyzed objects but cannot be sufficient in the case of exact applications such as object energy estimation. Thus the use of sophisticated models is upon the place. One of the key roles plays also the way of the objective function estimation. The least square method is often used, but it expects data with normal distribution, thus there is a question of a maximum likelihood method application. Another important factor of presented problem is choice of the right optimization method. Classical methods for objective function minimization usually require a good initial estimate for all parameters and differentiation of the objective function with respect to model parameters. The results indicated that stochastic methods such as simulated annealing or harmony search achieved better results than the classical optimization methods.

  • Název v anglickém jazyce

    Application of optimization heuristics for complex astronomical object model identification

  • Popis výsledku anglicky

    Detection and localization of astronomical objects are two of the most fundamental topics in astronomical science where localization uses detection results. Object localization is based on modeling of point spread function and estimation of its parameters. Commonly used models as Gauss or Moffat in objects localization provide good approximation of analyzed objects but cannot be sufficient in the case of exact applications such as object energy estimation. Thus the use of sophisticated models is upon the place. One of the key roles plays also the way of the objective function estimation. The least square method is often used, but it expects data with normal distribution, thus there is a question of a maximum likelihood method application. Another important factor of presented problem is choice of the right optimization method. Classical methods for objective function minimization usually require a good initial estimate for all parameters and differentiation of the objective function with respect to model parameters. The results indicated that stochastic methods such as simulated annealing or harmony search achieved better results than the classical optimization methods.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA14-25251S" target="_blank" >GA14-25251S: Nelineární obrazové systémy s prostorově variantní bodovou rozptylovou funkcí</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Soft Computing

  • ISSN

    1432-7643

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    20

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    16

  • Strana od-do

    621-636

  • Kód UT WoS článku

    000372297200014

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-84955660382