Using Backpropagation to Predict Drought Factor in Keetch-Byram Drought Index

تستمر حرائق الغابات في الارتفاع خلال موسم الجفاف ومن الصعب إيقافها. في هذه الحالة، يمكن أن تتسبب درجات الحرارةالمرتفعة في موسم الجفاف في زيادة مؤشر الجفاف الذي يحتمل أن يحرق الأضرار في كل مرة. وبالتالي، ينبغي للحكومة إجراء المراقبةطوال موسم الجفاف. المراقبة المستمرة دون التركيز على وقت معين تصبح غير فعالة وغير فعالة بسبب التدابير الوقائية التي تتم دون معرفةمخاطر الحريق المحتملة. استنادًا إلى مؤشر Keetch-Byram للجفاف (KBDI) ، يتم استخدام صياغة عامل الجفاف فقط لحساب الجفافاليوم استنادًا إلى الظروف الجوية الحالية ، ومؤشر الجفاف بالأمس. ومع ذلك ، لمعرفة عوامل الجفاف بعد يوم واحد ، هناك حاجة إلى بياناتحول الطقس. لذلك، نحن بحاجة إلى خوارزمية يمكنها التنبؤ بعامل الجفاف. لذلك ، يمكن التنبؤ بإمكانية الحريق الأكثر أهمية خلال موسمالجفاف. علاوة على ذلك، هناك حاجة إلى التنبؤ اليومي بموسم الجفاف يوميًا للقيام بأفضل عمل، ثم يمكن تنفيذ إجراء وقائي مؤهل. الطريقةالمستخدمة في هذه الدراسة هي خوارزمية الانتشار الخلفي التي لها وظائف لحساب واختبار وتدريب عوامل الجفاف. باستخدام البياناتالتجريبية، يتم تدريب بعض البيانات ومن ثم اختبارها حتى يمكن استنتاج أن 100 ٪ من البيانات معترف بها بالفعل بشكل جيد. علاوة علىذلك ، فإن بعض البيانات الأخرى التي تم اختبارها دون تدريب ، فإن النتيجة هي 60 ٪ من تطابق البيانات. بشكل عام، تُظهر هذه الخوارزميةنتائج واعدة ويمكن تطبيقها أكثر لإكمال العديد من مؤيدي المتغيراتForest fires continue to rise during the dry season and they are difficult to stop. In this case, high temperatures in the dry season can cause an increase in drought index that could potentially burn the forest every time. Thus, the government should conduct surveillance throughout the dry season. Continuous surveillance without the focus on a particular time becomes ineffective and inefficient because of preventive measures carried out without the knowledge of potential fire risk. Based on the Keetch-Byram Drought Index (KBDI), formulation of Drought Factor is used just for calculating the drought today based on current weather conditions, and yesterday's drought index. However, to find out the factors of drought a day after, the data is needed about the weather. Therefore, we need an algorithm that can predict the dryness factor. So, the most significant fire potential can be predicted during the dry season. Moreover, daily prediction of the dry season is needed each day to conduct the best action then a qualified preventive measure can be carried out. The method used in this study is the backpropagation algorithm which has functions for calculating, testing and training the drought factors. By using empirical data, some data are trained and then tested until it can be concluded that 100% of the data already well recognized. Furthermore, some other data tested without training, then the result is 60% of the data match. In general, this algorithm shows promising results and can be applied more to complete several variables supporters

Review : Deep learning in electron microscopy

Deep learning is transforming most areas of science and technology, including electron microscopy. This review paper offers a practical perspective aimed at developers with limited familiarity. For context, we review popular applications of deep learning in electron microscopy. Following, we discuss hardware and software needed to get started with deep learning and interface with electron microscopes. We then review neural network components, popular architectures, and their optimization. Finally, we discuss future directions of deep learning in electron microscopy

Моделі і методи інтелектуального аналізу багатовимірних даних за умов апріорної невизначеності

Монографія присвячена викладенню сучасних ідей і методів синтезу та оптимізації моделей аналізу даних. Значну увагу приділено принципам інтелектуальної інформаційно-екстремальної технології аналізу та синтезу здатних навчатися систем прийняття рішень, розробленій науковим колективом лабораторії інтелектуальних систем Сумського державного університету. Викладений у монографії матеріал може бути корисним під час створення сучасних інтелектуальних систем різного призначення та підготовки наукових працівників, викладачів, аспірантів і магістрантів за спеціальністю "Комп’ютерні науки"