Publisher's Synopsis
Proces systemu wykrywania powodzi, taki jak cztery rózne rodzaje przetwarzania wstepnego, segmentacji, ekstrakcji cech i sieci neuronowej Contiguous deep Convolutional (CDCNN), zostal wykonany w celu identyfikacji uszkodzonego obszaru powodziowego. CDCNN implementacja proponowanych duzych zbiorów danych moze automatycznie przechodzic przez histologiczna charakterystyke kilku warstw neuronów i posiada zdolnosc do implementacji nieliniowych funkcji decyzyjnych.Praca ta bada równiez i porównuje z mozliwymi metodami dokladnej identyfikacji poprzez klasyfikacje z proponowanymi szczególami CDCNN dotyczacymi RSI. Analiza wydajnosci proponowanego modelu jest weryfikowana w 2017 r. w srodowisku laboratoriów matowych B. W oparciu o rózne funkcje, takie jak precyzja, przywolywanie i analiza dokladnosci pomiarów F proponowanego systemu symulacji wydajnosci.
