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Typeset by LATEX2ε at May 31, 2009
With package CASthesis v0.1h of CTEX.ORG
Neural Networks Application In Tidal Tails
Detection of Globular Cluster and
Classification of Objects
Hu Zou
Supervisor:
Prof. Xu Zhou & Asoc. Prof. Z. -Y. Wu
National Observatories of China
Chinese Academy of Sciences
May, 2009
Submitted in total fulfilment of the requirements for the degree of MS
in Astrophysics
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Abstract
With the implementation of all sorts of large survey programs and conse-
quent data releases, it provides a wide platform for astrophysical researches. As
an automatic and intelligent technique, neural networks have been applied to all
kinds of astronomical areas, such as photometry, spectroscopy, image process-
ing and parameter estimation. We will use Back Propagation Neural Network
(BPNN) to do the following studies:
1. The tidal tail detection of Palomar 5. SDSS DR6 supplies more photometric
regions and more accurate data around globular cluster Palomar 5. BPNN is
used to estimate the probability of cluster member. Within the area (220◦ <
α < 260◦,−5◦ < δ < 15◦), cluster and field stars, needed for training the net-
works, are extracted by color-magnitude diagrams. Using the sample set, the
best trained BPNN with 2 hidden layers are obtained. Applied the BPNN to the
whole field, the mean probabilities of cluster member at different positions are
calculated and contours of tidal tails are plotted. As a result, a 5.42◦ tail to the
north of the sky and a 4.77◦ tail to the south are detected. The radial density
profiles of the cluster itself and two tidal tails are discussed, and quite a few
substructures are discovered. Luminosity functions are counted, which confirm
that the tails originate from Palomar 5.
2. The star/galaxy classification of BATC catalogues. Through cross-matching
BATC survey and SDSS, a type-known sample with 15-band photometry is ob-
tained. 35 colors, having best qualities for classification, are reserved as the
inputs of BPNN. When the BPNN with best performance are applied to the
unseen sample set of T528 and T529 fields, it turns out to be that the success
rates of stars and galaxies in classification are 91.83% and 86.92%, respectively.
3. The morphological classification of galaxies. In order to estimate the ratio
between HI and stellar mass (GHI/S), we consider a series correlation relations
between GHI/S and all sorts of physical properties including morphology. Com-
bining SDSS with RC3(de Vaucouleurs et. al 1991), a training and test sample
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with 29 photometric parameters and the morphological types is gained. The
result of test indicates that the recognized morphologies and RC3 types agree
within 1.87 types.
Keywords: Neural Networks, Globular Cluster, Tidal Tails, Morphology of
Galaxies, Classification
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Abstract iii
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3.1.2 Palomar 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
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(k), (2.8)
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N(s,g)LLL«««������¥¥¥ððð(((ÚÚÚ(((XXX������êêê
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0.04
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0.14
0.16
0.18
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LLL 4.8: 10ggg���`���äääÔÔÔööö(((JJJ
No. MSE Rtrain Rtest NFtemplate
1 0.018731 0.9816, 0.9806 0.9220, 0.8683 3, 9
2 0.03679 0.9627, 0.9547 0.9254, 0.8937 1, 24
3 0.034687 0.9645, 0.9540 0.9250, 0.8950 2, 12
4 0.019848 0.9806, 0.9801 0.9273, 0.8742 5, 5
5 0.033199 0.9658, 0.9590 0.9254, 0.8883 0, 17
6 0.018342 0.9828, 0.9797 0.9249, 0.8768 3, 0
7 0.019682 0.9807, 0.9799 0.9239, 0.8700 2, 14
8 0.021172 0.9788, 0.9791 0.9237, 0.8798 0, 9
9 0.032514 0.9632, 0.9631 0.9219, 0.8815 8, 11
10 0.031947 0.9676, 0.9627 0.9209, 0.8857 0, 11
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f 5270 331 0.6115 0.6742
g 5795 272 0.7440 0.9445
h 6075 290 0.7484 0.9517
i 6660 497 0.8271 0.2145
j 7050 170 0.8315 0.2902
k 7490 192 0.6849 0.8458
m 8020 260 0.9365 0.6366
n 8480 185 0.8906 0.9493
o 9190 269 0.6586 0.5428
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3 90 per cent light radius in r (R90)
4 de Vaucouleurs profile radius in r
5 exponential profile radius in r
6 de Vaucouleurs profile axial ratio in r
7 exponential profile axial ratio in r
8 log likelihood of de Vaucouleurs profile
9 log likelihood of exponential profile
10 galaxy surface brightness in r
11 concentration index (R50/R90) in r
12–15 model u − g, g − r, r − i, i − z colours
16–19 Petrosian u − g, g − r, r − i, i − z colours
20–24 model u g r i z magnitudes
25–29 Petrosian u g r i z magnitudes
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0.8rdr′2πr′I(r′)/[π(1.252 − 0.82)r2]
∫ r
0dr′2πr′I(r′)/(πr2)
. (5.4)
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2b
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+ ln b
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, (5.5)
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`²²²���±±±ëëë���Lupton, Gunn & Szalay(1999)[118]ÚÚÚStoughton et al.(2002)[79]"""
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5.2.2 ///���©©©aaa
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