ất đai là tài nguyên của mỗi quốc gia vô cùng quý giá, là tư liệu sản xuất đặc biệt, là thành phần quan trọng hàng đầu của môi trường sống, là địa bàn phân bố các khu dân cư, xây dựng các cơ sở kinh tế, văn hóa, an ninh và quốc phòng. Việc quản lý sử dụng hiệu quả, bền vững tài nguyên đất là mục tiêu của mọi quốc gia. Vấn đề quản lý và sử dụng đất đai đã có những ảnh hưởng lớn đối với sự phát triển KTXH. Trong quản lý, sử dụng đất đai,. | The ANN is trained by the Pattern Recognizer (PR) module handles the running and training of the ANN. If a different behavior is desired, only the PR need be swapped out with a new supervisor which will train the ANN for the new purpose. To begin training, the weights of the connections in the ANN are initialized to pseudo-random values through the use of a 16-bit linear feedback shift register (LFSR). The ANN outputs a mean squared error (MSE), which is a measure of how close its outputs were to the training set. When the PR determines that the MSE is below a threshold value for all its training data sets, it concludes that the training is complete and signals ready for user input by lighting a green LED. This green LED is the indication of passing the Built-in Self-test (BIST). The ANN can be re-trained at any time in one of two ways: redo the initial training by resetting seed in the linear feedback shift register;or, retrain the LFSR seed and only resets the ANN which will result in a different set of initial weights and ultimately different ANN behavior.
