Pattern recognition techniques seek

Pattern recognition techniques seek to identify similarities and regularities
present in a given data set to achieve natural classification or groupings. Reliable
parameter identification is critical for ensuring the accuracy and reliability of models
used to assess complex data sets such as those acquired when studying natural
systems. Neural networks lend themselves well to capturing the relationships
and interactions among input variables when compared to traditional approaches
such as generalized logistic models (GLM). As a result, neural network models have been routinely incorporated into modern environmental modeling efforts. For
example, a neural network approach was utilized in modeling complex responses
of shallow lakes using carp biomass, amplitude of water levels fluctuations, water
levels, and a morphology index as input parameters (Tan and Beklioglu, 2006).
Inherent complexities (e.g., nonlinearities) of ecological process and related interactions
were overcome by the use of neural networks. Predictions in explaining the
probability of submerged plant occurrences were in strong agreement with direct
field observations

Kết quả (Việt) 1:

Mô hình công nhận kỹ thuật tìm kiếm để xác định các điểm tương đồng và regularitiesxuất hiện trong một tập hợp dữ liệu đạt được phân loại tự nhiên hoặc nhóm. Đáng tin cậytham số nhận dạng là rất quan trọng để đảm bảo sự chính xác và độ tin cậy của mô hìnhđược sử dụng để đánh giá các bộ dữ liệu phức tạp như mua lại khi học tự nhiênHệ thống. Mạng nơ-ron cho vay mình tốt để nắm bắt các mối quan hệvà tương tác giữa các biến đầu vào khi so sánh với phương pháp truyền thốngchẳng hạn như tổng quát hóa hậu cần mô hình (GLM). Do đó, mô hình mạng lưới thần kinh đã được thường xuyên đưa vào nỗ lực mô hình hóa môi trường hiện đại. ChoVí dụ, một cách tiếp cận mạng lưới thần kinh được sử dụng trong mô hình hóa phản ứng phức tạpcạn hồ nước sử dụng sinh khối cá chép, biên độ dao động mực nước, nướccấp độ, và một hình Thái chỉ số dưới dạng tham số đầu vào (Tan và Beklioglu, 2006).Vốn có phức tạp (ví dụ: nonlinearities) của các quá trình sinh thái và liên quan đến tương tácđã được khắc phục bằng cách sử dụng mạng nơ-ron. Dự đoán ở giải thích cácxác suất thực vật ngập xuất hiện trong các thỏa thuận mạnh mẽ với trực tiếplĩnh vực quan sát

Kết quả (Việt) 2:

Kỹ thuật nhận dạng mẫu tìm cách xác định điểm tương đồng và các quy tắc
hiện nay trong một dữ liệu được thiết lập để đạt được phân loại tự nhiên hoặc các nhóm. Đáng tin cậy
xác định tham số là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các mô hình
sử dụng để đánh giá bộ dữ liệu phức tạp như những người có được khi học tự nhiên
hệ thống. Mạng nơ-ron cho vay mình cũng như bắt giữ các mối quan hệ
và tương tác giữa các biến đầu vào khi so sánh với các phương pháp truyền thống
như mô hình hậu cần tổng quát (GLM). Kết quả là, các mô hình mạng thần kinh đã được thường xuyên đưa vào các nỗ lực xây dựng mô hình môi trường hiện đại. Ví
dụ, một cách tiếp cận mạng lưới thần kinh đã được sử dụng trong mô hình phản ứng phức tạp
của hồ cạn sử dụng cá chép sinh khối, biên độ của mực nước biến động, nước
cấp, và chỉ số hình thái như các tham số đầu vào (Tân và Beklioglu, 2006).
Phức tạp vốn có (ví dụ, phi tuyến ) của quá trình và có liên quan tương tác sinh thái
đã được khắc phục bằng cách sử dụng các mạng thần kinh. Dự đoán trong việc giải thích
xác suất xuất hiện cây ngập mặn được trong thỏa thuận mạnh mẽ với trực tiếp
quan sát thực địa