Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Sahbi, Hassane" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Artificial intelligence for supervised classification purposes: Case of the surface water quality in the Moulouya River, Morocco
Autorzy:
Manssouri, Imad
Talhaoui, Abdelghani
El Hmaidi, Abdellah
Boudad, Brahim
Boudebbouz, Bouchra
Sahbi, Hassane
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841945.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
artificial intelligence
environment
supervised classification
the Moulouya River
water quality
Opis:
From a management perspective, water quality is determined by the desired end use. Water intended for leisure, drinking water, and the habitat of aquatic organisms requires higher levels of purity. In contrast, the quality standards of water used for hydraulic energy production are much less important. The main objective of this work is focused on the development of an evaluation system dealing with supervised classification of the physicochemical quality of the water surface in the Moulouya River through the use of artificial intelligence. A graphical interface under Matlab 2015 is presented. The latter makes it possible to create a classification model based on artificial neural networks of the multilayer perceptron type (ANN-MLP). Several configurations were tested during this study. The configuration [9 8 3] retained gives a coefficient of determination close to the unit with a minimum error value during the test phase. This study highlights the capacity of the classification model based on artificial neural networks of the multilayer perceptron type (ANN-MLP) proposed for the supervised classification of the different water quality classes, determined by the calculation of the system for assessing the quality of surface water (SEQ-water) at the level of the Moulouya River catchment area, with an overall classification rate equal to 98.5% and a classification rate during the test phase equal to 100%.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2021, 50; 240-247
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies