détection automatique inondations laide di jadhav jagannath (2 risultati)

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Le processus du système de détection des inondations, comme les quatre différents types de prétraitement, la segmentation, l'extraction de caractéristiques et le réseau neuronal profond contigu (CDCNN), a été exécuté pour identifier la région touchée par les inondations. CDCNN la mise en ¿uvre des ensembles de données à grande échelle proposés peut passer automatiquement par les caractéristiques histologiques de plusieurs couches de neurones, et a la capacité de mettre en ¿uvre les fonctions de prise de décision non linéaire.Ce travail étudie et compare également les méthodes possibles pour identifier précisément par la classification avec les détails proposés par le CDCNN du RSI. L'analyse des performances du modèle proposé est vérifiée dans l'environnement du laboratoire de matrices 2017 B. Basée sur les différentes caractéristiques comme la précision, le rappel et l'analyse de la précision de la mesure F du système de simulation de performance proposé.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le processus du système de détection des inondations, comme les quatre différents types de prétraitement, la segmentation, l'extraction de caractéristiques et le réseau neuronal profond contigu (CDCNN), a été exécuté pour identifier la région touchée par les inondations. CDCNN la mise en oeuvre des ensembles de données à grande échelle proposés peut passer automatiquement par les caractéristiques histologiques de plusieurs couches de neurones, et a la capacité de mettre en oeuvre les fonctions de prise de décision non linéaire.Ce travail étudie et compare également les méthodes possibles pour identifier précisément par la classification avec les détails proposés par le CDCNN du RSI. L'analyse des performances du modèle proposé est vérifiée dans l'environnement du laboratoire de matrices 2017 B. Basée sur les différentes caractéristiques comme la précision, le rappel et l'analyse de la précision de la mesure F du système de simulation de performance proposé.