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Potential Anomaly Separation and Archeological Site Localization Using Genetically Trained Multi-level Cellular Neural Networks
저자
Erdem Bilgili (Gebze High Technology Institute) ; Ali Muhittin Albora (Istanbul University) ; I. Cem Göknar (DOGUS University) ; Osman Nuri Uçan (Istanbul University)
발행기관
학술지명
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발행연도
2005
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KCI등재,SCI,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
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수록면
294-303(10쪽)
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1
제공처
소장기관
In this paper, a supervised algorithm for the evaluation of geophysical sites using a multi-level cellular neural network (ML-CNN) is introduced, developed, and applied to real data. ML-CNN is a stochastic image processing technique based on template optimization using neighborhood relationships of the pixels. The separation/enhancement and border detection performance of the proposed method is evaluated by various interesting real applications. A genetic algorithm is used in the optimization of CNN templates. The first application is concerned with the separation of potential field data of the Dumluca chromite region, which is one of the rich reserves of Turkey; in this context, the classical approach to the gravity anomaly separation method is one of the main problems in geophysics. The other application is the border detection of archeological ruins of the Hittite Empire in Turkey. The Hittite civilization sites located at the Sivas-Altinyayla region of Turkey are among the most important archeological sites in history, one reason among others being that written documentation was first produced by this civilization.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2005-09-27 | 학술지등록 | 한글명 : ETRI Journal외국어명 : ETRI Journal | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | SCI 등재 (신규평가) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.78 | 0.28 | 0.57 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.47 | 0.42 | 0.4 | 0.06 |
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