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当今，物联网 (IoT) 是开发和实际实施智能解决方案的最重要领域之一。特别是最近几年的发展表明，智能事物可以用于不同的管理和系统。水管理和自动评估/分析就是其中一个领域。[1] 展示了一个水管理系统，其中分析了可持续网络。此外，[2, 11] 中还展示了类似的解决方案。这项研究的作者使用深度机器学习（如卷积神经网络）来分析农业灌溉资源的水授粉。机器学习解决方案不仅用于水管理，还用于检测和分类水上的不同物体。其中一项任务是分析驶过某些区域的船只。[3、4、9] 介绍了两种在河流上拍摄图像并用于分类的解决方案。根据已进行的真实案例研究，这两种解决方案都显示出实际的实施潜力。物联网解决方案中的所有机器学习解决方案都使用整个数据 [ 5 、 6 、 7 、 8 、 10 ] 来分析或提取特征 [ 12 、 13 、 14 、 15 ]。在这两种情况下，结果都表明使用这些方法具有很高的准确性。在本文中，我们提出了一种使用 K-nn 和人工神经网络等两种工具来分析水的解决方案。
使用神经网络进行水适宜性分类
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