Նիւթ

Վերնագիր: Membership Analysis of Open Clusters Using Machine Learning on Gaia Data Release 3

Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:

Բյուրականի աստղադիտարանի հաղորդումներ: Երևանի աստղադիտարանի բյուլետեն = Сообщения Бюраканской обсерватории. Бюллетень ереванской Астрономической обсерватории = Contributions from the Burakan observatory. Bulletin of the Erevan astronomical observatory

Հրապարակման ամսաթիւ:

2025

Հատոր:

72

Համար:

2

ISSN:

2579-2276

Ծածկոյթ:

437-443

Ամփոփում:

The first and most important stage in studying open clusters is the detection of reliable members. Since open clusters form and evolve within the inner disk of the galaxy, they are surrounded by numerous field stars, making membership determination challenging. Because cluster members originate from the same molecular clouds, they exhibit similar physical parameters—such as proper motion and parallax—and align along a single main sequence in the color-magnitude diagram. For this reason, machine learning algorithms can identify cluster members as familiar data among field stars. In this work, we used a combination of unsupervised machine learning algorithms—DBSCAN and GMM—based on astrometric parameters, proper motion, parallax, and position from the latest Gaia data release (GDR3). After selecting reliable members within the tidal radius, we applied the Random Forest algorithm to detect members beyond the tidal radius, utilizing proper motion, parallax, G-band magnitude, and BP-RP color index as classification features. By leveraging accurate data and a suitable method capable of handling large datasets, we identified members both inside and beyond the tidal radius of clusters. We observed clusters with a comprehensive field of view and analyzed their morphology. All members outside the tidal radius fall within the range of proper motion, parallax, and the main sequence of members inside the tidal radius.

Ձեւաչափ:

pdf

Նոյնացուցիչ:

oai:arar.sci.am:426407

Գլխաւոր նշումը:

Communications of the Byurakan Astrophysical Observatory (ComBAO) is a peer-reviewed scientific journal, which publishes research in observational and theoretical astronomy/astrophysics and presents recent advances in these fields. It is being published by the NAS RA V. Ambartsumian Byurakan Astrophysical Observatory (BAO) in English in electronic form. The journal publishes original papers, review papers, brief reports, book reviews, special communications, observational and theoretical results in various fields of astronomy and related sciences, and some editorial notes, including anniversaries and obituaries. Under the heading “Legacy”, the renewed magazine will republish some old articles of high value in English. The heading “Guest articles” will bring to the attention of readers the articles of researchers who are not employees of BAO. ComBAO was founded in 1946 and regularly published in 1946-1990. However, the publication was interrupted because of the economic situation after the disintegration of the Soviet Union in 1991.

Բնօրինակին գտնուելու վայրը:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Նիւթին հաւաքածոները:

Վերջին անգամ ձեւափոխուած է:

Feb 4, 2026

Մեր գրադարանին մէջ է սկսեալ:

Feb 3, 2026

Նիւթին բովանդակութեան հարուածներուն քանակը:

13

Նիւթին բոլոր հասանելի տարբերակները:

https://arar.sci.am/publication/459252

Ցոյց տուր նկարագրութիւնը RDF ձեւաչափով:

RDF

Ցոյց տուր նկարագրութիւնը OAI-PMH ձեւաչափով։

OAI-PMH

Հրատարակութեան անունը Թուական
Noormohammadi, M., Membership Analysis of Open Clusters Using Machine Learning on Gaia Data Release 3 Feb 4, 2026

Օբյեկտի տեսակ՝

Նման

Այս էջը կ'օգտագործէ 'cookie-ներ'։ Յաւելեալ տեղեկատուութիւն