Detection of Exoplanet Systems In Kepler Light Curves Using Adaptive Neuro-Fuzzy System

Optimización de un sistema difuso para la detección automática de tránsitos planetarios en curvas de luz de estrellas individuales

“…Asif et al [13], en su trabajo desarrollado para la Conferencia Internacional de Sistemas Inteligentes (IS) de 2018, investigaron el uso de un sistema adaptativo de inferencia neuro-difuso (ANFIS) para la clasificación autónoma de curvas de luz en las que se presentan tránsitos, esto lo hacia extrayendo características de la curva de luz como la media, la desviación estándar y midiendo la deformación dinámica de tiempo entre cada par de curvas de luz. Introduciendo estas variables de entrada en el sistema neuro-difuso, se alcanzó un 81 % de efectividad, pero, a diferencia de los demás trabajos, el sistema de clasificación utilizado permite ver la significancia de cada variable de entrada, pudiendo visualizar la «concepción» del sistema con respecto a qué considera una curva de luz con tránsitos presentes y qué no, en este caso, pudo evidenciarse que la poca dimensionalidad de la entrada fue la que impidió una mejor eficiencia de clasificación.…”