Application of self-organizing neural networks for the for the delineation of excess water areas

QR kód

Application of self-organizing neural networks for the for the delineation of excess water areas

In recent times Artificial Neural Networks (ANNs) are more and more widely applied. The ANN is an information processing system consisting of numerous simple processing units (neurons) that are arranged in layers and have weighted connections to each other. In the present study the possible applicat...

Teljes leírás

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Szántó G. Mucsi László Van Leeuwen Boudewijn
Dokumentumtípus:	Cikk
Megjelent:	2008
Sorozat:	Journal of environmental geography 1 No. 3-4
Kulcsszavak:	Térinformatika
Tárgyszavak:	Természettudományok Föld- és kapcsolódó környezettudományok
Online Access:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/5906

Hasonló tételek

Artificial neural networks and geographic information systems for inland excess water classification
Szerző: van Leeuwen Boudewijn
Megjelent: (2012)

Continuous monitoring of inland excess water using medium resolution active and passive satellite data
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn
Megjelent: (2021)

Advances in satellite based inland excess water monitoring [abstract] /
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn, et al.
Megjelent: (2023)

High precision mapping and monitoring of excess water inundations
Szerző: Tobak Zalán, et al.
Megjelent: (2019)

Implementing a self-scaling convolutional neural network
Szerző: Jenei Bendegúz
Megjelent: (2018)

Physically based hydrological modelling of inland excess water
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn, et al.
Megjelent: (2016)

Development of an integrated ann-gis framework for inland excess water monitoring
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn, et al.
Megjelent: (2008)

Classification methods for inland excess water modeling
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn, et al.
Megjelent: (2013)

Sentinel-1 and -2 Based near Real Time Inland Excess Water Mapping for Optimized Water Management
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn, et al.
Megjelent: (2020)

Graph neural networks for time series forecasting in water management
Szerző: Jankus Boróka
Megjelent: (2023)

Modeling of subdivision of scored tablets with the application of artificial neural networks
Szerző: Sovány Tamás, et al.
Megjelent: (2010)

Food science applications and international trends of artificial neural networks
Szerző: Nyitrai Ákos, et al.
Megjelent: (2018)

Experimental applications of artificial neural networks in engineering processing system
Szerző: Dadvandipour S.
Megjelent: (2014)

Inland excess water mapping using hyperspectral imagery
Szerző: Csendes Bálint, et al.
Megjelent: (2016)

Magnetic Resonance Imaging−Based Delineation of Organs at Risk in the Head and Neck Region
Szerző: Paczona Viktor Róbert, et al.
Megjelent: (2022)

Detection of plastic greenhouses using high resolution Rgb remote sensing data and convolutional neural network
Szerző: Jakab Balázs, et al.
Megjelent: (2021)

Towards a continuous inland excess water flood monitoring system based on remote sensing data
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn, et al.
Megjelent: (2017)

Towards a continuous inland excess water flood monitoring system based on remote sensing data
Szerző: Van Leeuwen Boudewijn, et al.
Megjelent: (2017)

Neural networks in economic data analysis
Szerző: Benkő-Kiss Árpád
Megjelent: (2022)

Neural Network Approaches to Speaker Recognition
Szerző: He Han
Megjelent: (2019)

Hyphenation using deep neural networks
Szerző: Németh Gergely Dániel, et al.
Megjelent: (2018)

Detection of Plastic Greenhouses Using High Resolution Rgb Remote Sensing Data and Convolutional Neural Network
Szerző: Jakab Balázs, et al.
Megjelent: (2021)

Predicting exchange rate by neural networks [abstract] /
Szerző: Jovanovic Radmila, et al.
Megjelent: (2000)

Neural network model for nonlinearity detection [abstract] /
Szerző: Csató Lehel, et al.
Megjelent: (1998)

A modular paradigm for building self-organizing peer-to-peer applications
Szerző: Jelasity Márk, et al.
Megjelent: (2004)

Long short-term memory recurrent neural networks models to forecast the resource usage of MapReduce applications
Szerző: Li Yangyuan, et al.
Megjelent: (2018)

Connection between inland excess water development and motorways
Szerző: Barta Károly, et al.
Megjelent: (2016)

Inland excess water = Belvíz = Suvišne unutrašnje vode
Megjelent: (2013)

Delineating the genetic heterogeneity of OCA in Hungarian patients
Szerző: Fábos Beáta, et al.
Megjelent: (2017)

Monitoring of drought and inland excess water in the serbian-Hungarian cross-border regi-on in the first half-year of 2019.
Szerző: Ladányi Zsuzsanna, et al.
Megjelent: (2019)

Monitoring of drought and inland excess water in the SerbianHungarian cross-border region in the first half-year of 2019
Szerző: Ladányi Zsuzsanna, et al.
Megjelent: (2019)

Natura 2000 Areas, Road, Railway, Water, and Ecological Networks May Provide Pathways for Biological Invasion A Country Scale Analysis /
Szerző: Szilassi Péter, et al.
Megjelent: (2021)

Tutorials on recurrent neural networks and signature verification
Szerző: Malik Muhammad Imran

Efficient visual code localization with neural networks
Szerző: Bodnár Péter, et al.
Megjelent: (2018)

Fooling a Complete Neural Network Verifier
Szerző: Zombori Dániel, et al.
Megjelent: (2021)

Speech de-identification with deep neural networks
Szerző: Fodor Ádám, et al.
Megjelent: (2021)

On Popov-type stability criteria for neural networks
Szerző: Danciu Daniela, et al.
Megjelent: (2000)

Stability results for cellular neural networks with delays
Szerző: Győri István, et al.
Megjelent: (2004)

A new approach to neural network design [abstract] /
Szerző: Péter András, et al.
Megjelent: (1998)

Training of artificial neural networks by linear mappings [abstract] /
Szerző: Hoffmann Miklós, et al.
Megjelent: (1998)