Övervakade artificiella neurala nätverk används för att förutsäga användbara egenskaper hos galaxer i Sloan Digital Sky Survey, i detta fall morfologiska klassificeringar, spektraltyper och rödskiftningar. Genom att ge de utbildade nätverken osedda data, visar det sig att korrelationerna mellan förutsedda och faktiska egenskaper är omkring 0,9 med rms fel av order tio procent. Således, med tanke på en representativ utbildning uppsättning, dessa egenskaper kan tillförlitligt uppskattas för galaxer i undersökningen för vilka det inte finns några spektra och utan mänsklig intervention.
En studie REF, som tog ett övervakat tillvägagångssätt, tränade en ANN att förutsäga specifika egenskaper hos galaxer, nämligen morfologiska klassificeringar och rödskiftningar, som visade sig vara tillförlitliga.
Galaxy Types in the Sloan Digital Sky Survey Using Supervised Artificial Neural Networks
{'venue': 'Mon.Not.Roy.Astron.Soc.348:1038,2004', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics']}