Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Modern data processing techniques based on the concepts of Artificial Neural Networks (ANN), which works on the analogy of human brain, has emerged as one of the most powerful alternative perspectives for complex geo-data analysis. ANN based techniques are robust and have many advantages to handle large amount of data sets. The main goal of the present book is to develop, apply and compare various ANN based algorithms to construct subsurface resistivity structure using the Schlumberger resistivity sounding data. This book presents important results of ANN modeling of geoelectrical sounding data from some of the crucial tectonic and geologically important regions such as Barmer District of Rajasthan and Puga Valley of Jammu & Kashmir. These modelling results are important for ground water exploration and geothermal resources.