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Diese Studie untersucht den Nutzen eines künstlichen neuronalen Netzes zur Erkennung von Veränderungen. Abschnitt eins gibt eine Einführung über das Ziel der Änderungserkennung, die Definition des künstlichen neuronalen Netzes, das Lernen des neuronalen Netzes, die Anwendungen der Arbeit mit neuronalen Netzen in der Fernerkundung und das Ziel dieser Forschung. Abschnitt zwei ist eine Literaturübersicht über neuronale Netze. Abschnitt drei befasst sich mit dem neuronalen Netz, einige Definitionen über neuronales Netz, Neuron wurden erwähnt. Die Idee der neuronalen Netze wurde erläutert. Die…mehr

Produktbeschreibung
Diese Studie untersucht den Nutzen eines künstlichen neuronalen Netzes zur Erkennung von Veränderungen. Abschnitt eins gibt eine Einführung über das Ziel der Änderungserkennung, die Definition des künstlichen neuronalen Netzes, das Lernen des neuronalen Netzes, die Anwendungen der Arbeit mit neuronalen Netzen in der Fernerkundung und das Ziel dieser Forschung. Abschnitt zwei ist eine Literaturübersicht über neuronale Netze. Abschnitt drei befasst sich mit dem neuronalen Netz, einige Definitionen über neuronales Netz, Neuron wurden erwähnt. Die Idee der neuronalen Netze wurde erläutert. Die Topologie des neuronalen Netzes wurde untersucht. Einige Arten von neuronalen Netzen wurden kurz diskutiert, wobei der Schwerpunkt auf dem mehrschichtigen Perceptron-Netzwerk lag. In Abschnitt vier wurde die Implementierung von MLP mit BP-Training, Output-Layer-Training und Hidden-Layer-Training besprochen und in Abschnitt fünf wurde der mehrschichtige Perceptron-Algorithmus mit Back-Propagation besprochen.
Autorenporträt
Dr. Lamyaa Gamal Eldeen Taha Professeur en topographie et photogrammétrie Chef de la division Aviation et photographie aérienne - Autorité nationale pour la télédétection et les sciences spatiales Dr. Rania E. Ibrahim Chef du département des publications scientifiques - Autorité nationale pour la télédétection et les sciences spatiales Ing.Asmaa A.Mandouh NARSS.