I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
18
,
N
o
.
3
,
J
u
n
e
20
20
,
pp
.
1342
~
1350
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
8
.i
3
.
pp
134
2
-
1350
1342
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
A
c
o
m
p
a
r
a
t
i
v
e
a
n
a
l
y
si
s
o
f
c
l
a
ssi
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
h
n
i
q
u
e
s
o
n
p
r
e
d
i
c
t
i
n
g
f
l
o
o
d
r
i
sk
N
az
r
i
M
o
h
d
N
aw
i
1
,
M
o
k
h
ai
r
i
M
a
k
h
tar
2
,
M
o
h
d
Zak
i
S
a
l
i
k
o
n
3
,
Ze
h
an
A
fi
z
ah
A
f
i
p
4
1
,
3
,
4
S
o
f
t
C
o
m
put
i
ng
a
nd
D
a
t
a
M
i
ni
ng
C
e
n
t
r
e
(
S
M
C
)
,
F
a
c
ul
t
y
of
C
om
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
nd
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
H
M
)
,
M
a
l
a
y
s
i
a
2
F
a
c
ul
t
y
of
I
n
f
o
r
m
a
t
i
c
s
a
n
d
C
o
m
pu
t
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
S
u
l
t
a
n
Z
a
i
na
l
A
bi
d
i
n
,
M
a
l
a
y
s
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
O
c
t
3
,
2019
R
e
v
i
s
e
d
D
e
c
5
,
2
019
A
c
c
e
pt
e
d
D
e
c
1
9
,
2
01
9
F
l
o
o
d
i
s
a
t
e
m
po
r
a
r
y
ov
e
r
f
l
o
w
o
f
a
dr
y
a
r
e
a
due
t
o
ov
e
r
f
l
o
w
o
f
e
xc
e
s
s
w
a
t
e
r
,
r
uno
f
f
s
ur
f
a
c
e
w
a
t
e
r
s
o
r
un
de
r
m
i
n
i
ng
o
f
s
ho
r
e
l
i
ne
.
I
n
M
a
l
a
y
s
i
a
i
t
s
e
l
f
i
n
20
14,
t
he
c
o
unt
r
y
g
r
i
e
v
e
d
w
i
t
h
t
he
c
a
t
a
s
t
r
o
phi
c
f
l
o
o
d
e
v
e
nt
i
n
K
ua
l
a
K
r
a
i
,
K
e
l
a
n
t
a
n,
w
h
i
c
h
c
a
us
e
d
o
f
hum
a
n
l
i
v
e
s
,
pub
l
i
c
a
s
s
e
t
s
a
nd
m
o
ne
y
l
os
t
.
D
ue
t
o
unc
e
r
t
a
i
nt
i
e
s
i
n
f
l
o
o
di
ng
e
v
e
nt
,
i
t
i
s
v
i
t
a
l
f
o
r
M
a
l
a
y
s
i
a
t
o
h
a
v
e
pr
e
-
w
a
r
n
i
ng
s
y
s
t
e
m
t
ha
t
a
s
s
i
s
t
r
e
l
a
t
e
d
a
g
e
nc
i
e
s
i
n
t
o
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
l
a
nd
a
r
e
a
s
t
ha
t
f
a
c
e
hi
g
h
r
i
s
k
o
f
f
l
oo
d
s
o
pr
e
v
e
nt
i
v
e
a
c
t
i
o
ns
c
a
n
be
pl
a
nn
e
d
i
n
p
l
a
c
e
.
T
hi
s
pa
p
e
r
c
o
nduc
t
s
a
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
l
y
s
i
s
o
f
t
hr
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
c
l
a
s
s
i
f
y
i
ng
t
he
r
i
s
k
o
f
f
l
oo
d,
w
he
t
h
e
r
h
i
g
h
o
r
l
o
w
.
T
he
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
e
xpe
r
i
m
e
nt
c
o
nduc
t
s
us
i
ng
t
hr
e
e
v
a
r
i
a
n
t
s
o
f
B
a
y
e
s
i
a
n
a
pp
r
o
a
c
he
s
,
w
h
i
c
h
a
r
e
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
ks
(
B
N
)
,
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
(
N
B
)
,
a
nd
T
r
e
e
A
ug
m
e
nt
e
d
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
(
T
A
N
)
.
T
h
e
o
ut
c
o
m
e
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
s
ho
w
s
t
ha
t
T
r
e
e
A
ug
m
e
nt
e
d
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
(
T
A
N
)
h
a
s
t
h
e
be
s
t
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
a
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
o
t
he
r
s
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
i
n
c
l
a
s
s
i
f
y
i
ng
t
he
r
i
s
k
o
f
f
l
oo
d.
Ke
y
w
or
ds
:
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
Co
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
na
l
y
s
i
s
F
l
o
o
d
r
i
s
k
P
r
e
di
c
t
i
v
e
C
opy
r
i
gh
t
©
2020
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
N
a
z
r
i
M
o
hd
N
a
w
i
,
S
of
t
Co
m
put
i
ng
a
n
d
D
a
t
a
M
i
ni
n
g
Ce
nt
r
e
(S
M
C)
,
F
a
c
ul
t
y
of
Co
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
i
n
f
o
rm
a
t
i
o
n
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
u
n
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(U
T
H
M
),
E
m
a
i
l
:
n
a
z
r
i
@
ut
hm
.
e
du.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
M
a
l
a
y
s
i
a
i
s
a
c
o
un
t
r
y
c
o
m
pr
i
s
i
n
g
P
e
ni
n
s
ul
a
r
M
a
l
a
y
s
i
a
,
S
a
b
a
h,
a
n
d
S
a
ra
w
a
k.
It
c
ov
e
r
s
f
o
ur
t
e
e
n
s
t
a
t
e
s
t
h
a
t
a
r
e
P
e
r
l
i
s
,
K
e
da
h,
P
e
n
a
n
g
,
P
e
r
a
k,
S
e
l
a
n
go
r,
N
e
ge
r
i
S
e
m
b
i
l
a
n,
P
a
ha
n
g
,
M
e
l
a
k
a
,
J
o
h
o
r,
K
e
l
a
nt
a
n
,
T
e
r
e
n
gg
a
n
u
,
S
a
b
a
h,
a
n
d
S
a
r
a
w
a
k
.
A
s
i
a
n
na
t
i
o
n
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
l
y
h
a
s
o
n
e
c
e
n
t
ra
l
c
o
n
s
i
s
t
i
ng
o
f
t
hr
e
e
T
e
rri
t
o
ri
e
s
t
h
a
t
a
r
e
F
e
de
r
a
l
T
e
rri
t
o
r
y
of
M
a
l
a
y
s
i
a
n
c
a
pi
t
a
l
,
F
e
de
ra
l
T
e
rri
t
o
r
y
of
L
a
b
ua
n
a
n
d
F
e
de
ra
l
T
e
rri
t
o
r
y
of
P
ut
r
a
j
a
y
a
.
M
a
l
a
y
s
i
a
h
a
s
t
w
o
m
a
i
n
a
r
e
a
s
s
e
pa
r
a
t
e
d
by
t
h
e
S
out
h
C
h
i
na
S
e
a
.
T
h
e
n
o
rt
h
e
rn
b
o
r
de
r
i
s
T
h
a
i
l
a
n
d
a
n
d
t
h
e
s
o
ut
h
e
rn
b
o
r
de
r
i
s
S
i
n
ga
po
r
e
.
M
e
a
n
w
hi
l
e
,
t
h
e
b
o
r
d
e
r
o
f
In
do
n
e
s
i
a
o
n
t
h
e
s
o
ut
h
a
n
d
B
ru
n
e
i
o
n
t
h
e
n
o
rt
h.
M
a
l
a
y
s
i
a
i
s
l
o
c
a
t
e
d
n
e
a
r
t
h
e
e
qua
t
o
ri
a
l
l
i
n
e
a
t
t
h
e
L
a
t
i
t
ude
1˚
a
n
d
N
o
rt
h
7˚
a
nd
100˚
a
n
d
100˚
E
a
s
t
M
a
l
a
y
s
i
a
c
ove
r
s
329,
96
0.
2
2
km
[1]
.
M
a
l
a
y
s
i
a
h
a
s
h
o
t
a
n
d
hum
i
d
w
e
a
t
h
e
r
t
hr
o
ug
h
o
ut
t
h
e
y
e
a
r.
T
h
e
a
v
e
r
a
ge
da
i
l
y
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
t
hr
o
ug
h
o
ut
M
a
l
a
y
s
i
a
i
s
b
e
t
w
e
e
n
21˚C
t
o
32˚C.
T
y
pi
c
a
l
l
y
,
t
h
e
M
a
l
a
y
s
i
a
n
c
l
i
m
a
t
e
i
s
e
xpe
r
i
e
n
c
i
n
g
a
s
t
r
o
n
g
e
qua
t
o
r
i
n
f
l
ue
n
c
e
d
by
t
h
e
n
o
rt
h
e
a
s
t
e
rn
m
o
n
s
o
o
n
f
r
o
m
N
ove
m
b
e
r
t
o
M
a
r
c
h
a
n
d
t
h
e
w
e
s
t
e
r
n
m
o
n
s
o
o
n
f
r
o
m
J
un
e
t
o
O
c
t
ob
e
r
.
T
h
e
a
nn
u
a
l
r
a
i
n
f
a
l
l
i
s
v
e
r
y
h
i
g
h
w
h
i
c
h
i
s
2500
m
m
i
n
P
e
n
i
n
s
u
l
a
r,
M
a
l
a
y
s
i
a
b
e
t
w
e
e
n
2300
m
m
i
n
S
a
r
a
w
a
k
a
n
d
330
0
m
m
i
n
S
a
b
a
h
[
2].
D
ue
t
o
t
h
e
hi
g
h
r
a
i
n
f
a
l
l
a
n
d
ri
v
e
r
f
l
ow
,
t
h
e
r
i
s
k
o
f
f
l
oo
d
i
n
M
a
l
a
y
s
i
a
i
s
v
e
r
y
h
i
g
h.
F
l
o
o
d
c
a
n
b
e
de
f
i
n
e
d
a
s
a
s
i
t
ua
t
i
o
n
w
h
e
r
e
w
a
t
e
r
f
l
ow
s
e
xc
e
e
d
t
h
e
c
a
rr
y
i
ng
c
a
pa
c
i
t
y
of
a
r
i
v
e
r
r
e
s
ul
t
i
n
g
i
n
o
v
e
r
f
l
ow
s
ov
e
r
t
h
e
ri
v
e
r
b
a
nks
[3].
T
h
e
r
e
a
r
e
s
e
v
e
r
a
l
f
a
c
t
o
r
s
t
ha
t
c
a
n
c
a
us
e
f
l
oo
d
s
uc
h
a
s
udde
n
ri
s
e
i
n
w
a
t
e
r
l
e
v
e
l
s
s
uc
h
a
s
c
o
n
t
i
n
uo
us
ra
i
n
f
a
l
l
,
l
a
nd
h
um
i
di
t
y
a
n
d
n
o
n
-
s
m
o
o
t
h
w
a
t
e
r
d
ra
i
na
ge
.
T
h
e
o
t
h
e
r
o
n
e
c
o
n
t
ri
b
ut
i
n
g
f
a
c
t
o
r
s
i
s
t
h
e
un
c
o
nt
r
o
l
l
a
b
l
e
ra
pi
d
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
.
M
o
r
e
o
ve
r
,
w
i
de
s
pr
e
a
d
l
a
n
d
c
l
e
a
r
i
ng
a
n
d
o
v
e
r
c
ut
t
i
ng
t
r
e
e
s
a
l
s
o
c
a
n
c
a
us
e
s
w
a
t
e
r
a
b
s
o
r
pt
i
o
n
t
o
l
a
n
d
t
o
de
c
l
i
n
e
a
n
d
r
u
n
o
f
f
c
o
n
t
i
nue
s
t
o
t
h
e
r
i
v
e
r
m
o
r
e
ra
pi
d
l
y
.
F
o
r
e
v
e
r
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
c
om
par
at
i
v
e
anal
y
s
i
s
of
c
l
as
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
s
on
pr
e
d
i
c
t
i
ng
f
l
oo
d
r
i
s
k
(
Naz
r
i
Mohd
Naw
i
)
1343
i
n
c
r
e
a
s
e
o
f
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
r
a
t
e
b
e
t
w
e
e
n
0
-
40
pe
r
c
e
nt
,
i
t
w
i
l
l
re
s
ul
t
i
n
a
f
l
o
w
r
a
t
e
o
f
190
pe
r
c
e
n
t
,
h
e
n
c
e
t
w
i
c
e
t
h
e
r
u
n
o
f
f
s
pe
e
d.
In
a
ddi
t
i
o
n
,
t
o
m
a
ke
i
t
w
o
r
s
t
,
t
h
e
ra
t
e
o
f
e
r
o
s
i
o
n
w
i
l
l
i
n
c
r
e
a
s
e
r
e
s
ul
t
i
ng
i
n
i
n
c
r
e
a
s
e
d
s
i
l
t
i
n
t
h
e
r
i
v
e
r
.
S
ha
l
l
o
w
r
i
v
e
r
w
i
l
l
h
a
v
e
a
l
o
w
e
r
c
a
pa
c
i
t
y
,
un
a
b
l
e
t
o
a
c
c
o
m
m
o
da
t
e
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
e
d
w
a
t
e
r
a
nd
c
a
us
e
t
h
e
w
a
t
e
r
t
o
f
l
oo
d
t
h
e
c
l
i
f
f
s
.
N
o
t
t
o
i
gn
o
r
e
t
h
e
ri
v
e
r
b
a
s
i
n
,
w
hi
c
h
c
a
n
a
l
s
o
c
a
us
e
f
l
oo
d.
T
h
e
s
i
z
e
o
f
a
l
a
r
ge
ri
v
e
r
b
a
s
i
n
w
i
l
l
ha
v
e
a
l
a
r
ge
r
u
n
o
f
w
a
t
e
r
w
h
e
n
h
e
a
vy
r
a
i
n.
If
t
h
e
ri
v
e
r
c
a
p
a
c
i
t
y
i
s
i
n
s
uf
f
i
c
i
e
n
t
,
f
l
oo
ds
w
i
l
l
o
c
c
ur
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
o
s
e
de
s
c
r
i
b
e
d
f
a
c
t
o
r
s
,
M
a
l
a
y
s
i
a
w
a
s
s
h
o
c
k
e
d
by
t
h
e
n
e
w
s
of
t
h
e
c
a
t
a
s
t
r
o
p
h
i
c
n
a
t
u
ra
l
d
i
s
a
s
t
e
r
t
h
a
t
f
l
o
o
d
e
d
K
e
l
a
n
t
a
n
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
a
t
K
ua
l
a
K
r
a
i
,
K
e
l
a
nt
a
n
b
a
c
k
i
n
2014
[4]
.
T
h
e
r
e
i
s
a
n
e
e
d
t
o
ha
v
e
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
t
e
c
hni
que
s
t
ha
t
c
a
n
p
r
e
di
c
t
f
l
o
o
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
o
s
e
c
a
us
e
s
w
h
i
c
h
c
a
n
a
v
o
i
d
f
r
o
m
a
n
y
c
a
t
a
s
t
r
o
p
h
i
c
d
i
s
a
s
t
e
r
t
o
h
u
m
a
n
po
pul
a
t
i
o
n
[5
-
6].
R
e
c
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
ha
d
s
h
o
w
n
t
ha
t
da
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hn
i
q
ue
s
ha
d
g
a
i
n
e
d
i
t
s
po
pul
a
ri
t
y
a
nd
h
a
d
b
e
e
n
u
s
e
d
i
n
p
r
e
d
i
c
t
i
n
g
f
l
oo
d
[7
-
11].
T
h
e
m
a
i
n
go
a
l
o
f
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
s
t
o
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
s
o
m
e
da
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
s
i
n
c
l
a
s
s
i
fy
i
n
g
t
h
e
r
i
s
k
o
f
f
l
oo
d.
T
h
e
r
e
m
a
i
ni
n
g
p
a
pe
r
i
s
o
r
ga
ni
z
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
S
e
c
t
i
o
n
2
gi
v
e
s
l
i
t
e
ra
t
u
r
e
r
e
v
i
e
w
of
s
o
m
e
da
t
a
m
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
q
ue
s
.
S
e
c
t
i
o
n
3
de
s
c
r
i
b
e
d
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
d.
R
e
s
ul
t
s
a
nd
di
c
us
s
i
o
n
s
a
r
e
e
xpl
a
i
n
e
d
i
n
S
e
c
t
i
o
n
4
.
F
i
na
l
l
y
,
t
h
e
pa
pe
r
i
s
c
o
n
c
l
ude
d
i
n
S
e
c
t
i
o
n
5
.
2.
LI
TER
A
TU
R
E
R
EV
I
EW
S
t
udi
e
s
o
n
f
l
oo
d
pr
e
di
c
t
i
o
n
us
i
n
g
B
a
y
e
s
i
a
n
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
h
a
s
b
e
e
n
v
e
r
y
a
c
t
i
v
e
e
s
p
e
c
i
a
l
l
y
i
n
t
h
e
r
e
c
e
nt
m
o
ve
m
e
n
t
o
n
a
w
a
r
e
n
e
s
s
of
c
l
i
m
a
t
e
c
h
a
n
ge
a
s
w
e
l
l
a
s
i
t
s
a
bi
l
i
t
y
t
o
d
e
a
l
w
i
t
h
u
n
c
e
r
t
a
i
nt
i
e
s
.
M
o
s
t
r
e
c
e
n
t
l
y
i
n
2018,
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
[12]
p
r
o
po
s
e
d
a
dy
n
a
m
i
c
f
l
o
o
d
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
a
n
d
d
i
s
c
ov
e
r
e
d
t
ha
t
u
r
b
a
n
u
n
de
r
g
r
o
u
n
d
f
a
c
i
l
i
t
i
e
s
t
e
n
d
t
o
b
e
pr
o
n
e
t
o
f
l
o
o
d
due
t
o
b
r
e
a
ki
n
g
o
f
a
da
m
o
r
a
b
a
rri
e
r,
o
r
a
f
l
a
s
h
f
l
o
o
d
w
h
e
n
e
xc
e
pt
i
o
n
a
l
de
g
r
e
e
of
ra
i
n
o
c
c
ur
r
e
d.
R
a
pi
d
a
n
d
dy
n
a
m
i
c
a
s
s
e
s
s
m
e
nt
o
f
un
de
r
g
r
o
u
n
d
f
l
o
o
d
e
vo
l
ut
i
o
n
m
e
t
h
o
d
v
i
t
a
l
f
o
r
s
a
f
e
t
y
e
v
a
c
ua
t
i
o
n
a
n
d
r
e
duc
e
di
s
a
s
t
e
r.
R
e
s
e
a
r
c
h
ha
d
s
h
o
w
n
t
ha
t
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
ks
c
o
ul
d
i
m
p
r
o
v
e
r
a
pi
dl
y
a
n
d
d
y
n
a
m
i
c
a
l
l
y
a
c
c
e
s
s
t
h
e
f
l
oo
d
e
vo
l
ut
i
o
n
m
e
t
h
o
d
i
n
u
n
de
r
g
r
o
und
a
r
e
a
s
.
I
n
t
h
e
n
e
t
w
o
r
ks
,
1
7
n
o
ds
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
t
h
e
f
l
o
o
d
di
s
a
s
t
e
r
d
r
i
v
e
r
s
,
f
l
oo
d
di
s
a
s
t
e
r
b
e
a
r
e
r
s
,
f
l
o
o
d
m
i
t
i
g
a
t
i
o
n
a
c
t
i
o
n
,
a
nd
a
ddi
t
i
o
n
a
l
l
y
o
n
t
h
e
s
po
t
f
e
e
d
b
a
c
k
da
t
a
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
e
d
t
ha
t
t
h
e
p
r
o
j
e
c
t
e
d
f
r
a
m
e
w
o
r
k
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
l
y
h
e
l
pf
ul
by
d
y
n
a
m
i
c
a
l
l
y
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
u
nde
r
g
r
o
u
n
d
f
l
o
o
d
m
e
t
h
o
d
a
n
d
t
o
s
po
t
t
h
e
c
r
uc
i
a
l
i
n
f
l
ue
n
c
i
n
g
f
a
c
t
o
r
s
.
O
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
n
d
f
o
r
de
a
l
i
n
g
w
i
t
h
d
y
n
a
m
i
c
s
y
s
t
e
m
s
R
a
s
h
i
d
a
n
d
O
t
h
m
a
n
[13]
f
o
c
us
e
d
o
n
f
l
o
o
d
da
t
a
t
o
t
e
s
t
t
hr
e
e
di
f
f
e
r
e
n
t
dy
n
a
m
i
c
a
l
go
ri
t
hm
s
w
i
t
h
d
i
f
fe
r
e
nt
t
o
o
l
s
,
w
h
i
c
h
w
e
r
e
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
h
i
n
e
s
(S
V
M
),
M
ul
t
i
-
L
a
y
e
r
P
e
r
c
e
pt
r
o
n
(M
L
P
),
a
n
d
D
y
n
a
m
i
c
E
v
o
l
v
i
n
g
S
p
i
ki
n
g
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
(de
S
N
N
).
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
l
go
ri
t
hm
,
de
S
N
N
,
a
c
hi
e
v
e
d
be
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
r
a
t
e
i
n
p
r
e
di
c
t
i
n
g
f
l
oo
d
w
h
e
n
f
e
d
w
i
t
h
S
pa
t
i
o
/
S
pe
c
t
r
o
T
e
m
po
r
a
l
D
a
t
a
M
o
de
l
i
n
g
(S
S
T
D
)
.
S
i
n
c
e
S
S
T
D
da
t
a
i
s
n
o
t
s
uppo
r
t
e
d
w
i
t
h
e
xi
s
t
i
n
g
da
t
a
m
i
ni
n
g
t
o
o
l
s
uc
h
a
s
W
E
K
A
t
h
e
r
e
f
o
r
e
t
h
e
a
na
l
y
s
i
s
of
t
h
e
da
t
a
w
e
r
e
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
a
na
l
y
s
i
s
of
s
pa
c
e
a
n
d
t
i
m
e
.
A
s
a
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
,
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
m
e
t
h
o
ds
s
uc
h
a
s
M
L
P
a
n
d
S
V
M
a
r
e
us
e
d
a
s
a
b
a
s
e
l
i
n
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
nd
a
c
c
ur
a
c
y
m
e
a
s
ur
e
s
.
In
a
n
a
l
p
i
n
e
c
a
t
c
hm
e
n
t
,
S
i
ko
r
s
ka
et
.
a
l
[14
]
us
e
d
di
ff
e
r
e
n
t
p
r
e
c
i
pi
t
a
t
i
o
n
d
a
t
a
f
o
r
f
l
oo
d
pr
e
di
c
t
i
o
n
t
o
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
pr
e
di
c
t
s
uc
h
e
ve
n
t
s
,
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
v
e
pr
e
c
i
pi
t
a
t
i
o
n
d
a
t
a
r
e
qui
r
e
d.
I
n
t
h
e
s
t
udy
,
t
hr
e
e
v
a
l
ue
o
f
pr
e
c
i
pi
t
a
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
s
c
o
m
m
o
nl
y
us
e
d
i
n
h
y
dro
l
o
gi
c
a
l
s
t
udi
e
s
w
e
r
e
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
d.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
s
i
n
c
l
ude
s
t
a
t
i
o
n
n
e
t
w
o
r
k
pr
e
c
i
pi
t
a
t
i
o
n
(S
N
P
),
i
n
t
e
r
po
l
a
t
e
d
g
r
i
d
p
r
e
c
i
p
i
t
a
t
i
o
n
(IG
P
)
,
a
nd
r
a
d
a
r
-
b
a
s
e
d
pr
e
c
i
pi
t
a
t
i
o
n
(R
B
P
).
T
h
e
y
pe
r
fo
r
m
e
d
a
B
a
y
e
s
i
a
n
u
n
c
e
r
t
a
i
nt
y
a
n
a
l
y
s
i
s
w
i
t
h
a
n
i
m
p
r
o
v
e
d
de
s
c
r
i
p
t
i
o
n
o
f
m
o
de
l
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
e
rr
o
r
s
t
o
qua
nt
i
f
y
t
h
e
i
r
e
f
f
e
c
t
s
o
n
r
u
n
o
f
f
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
s
.
M
o
n
t
h
l
y
pr
e
c
i
pi
t
a
t
i
o
n
f
o
r
e
c
a
s
t
by
S
h
a
rm
a
A
,
G
oy
a
l
[15]
us
e
d
B
a
y
e
s
i
a
n
a
pp
r
o
a
c
h
t
e
c
hni
que
f
o
r
m
o
n
t
hl
y
m
e
a
n
p
r
e
c
i
pi
t
a
t
i
o
n
p
r
e
di
c
t
i
o
n
a
t
t
w
e
n
t
y
-
o
n
e
s
t
a
t
i
o
ns
i
n
A
s
s
a
m
,
I
n
d
i
a
.
T
h
e
i
n
t
e
r
s
t
a
t
i
o
n
p
r
e
c
i
p
i
t
a
t
i
o
n
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
a
n
d
i
n
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
a
r
e
de
l
i
n
e
a
t
i
ng
m
i
s
t
r
e
a
t
m
e
n
t
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
ks
(B
N
)
s
t
r
uc
t
u
r
e
a
n
d
f
i
v
e
a
t
m
o
s
ph
e
ri
c
a
l
l
y
v
a
r
i
a
b
l
e
s
i
n
c
l
ud
i
n
g
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
,
r
e
l
a
t
i
v
e
h
u
m
i
di
t
y
,
w
i
n
d
s
pe
e
d,
o
ve
r
c
a
s
t
,
a
n
d
s
o
ut
h
e
rn
o
s
c
i
l
l
a
t
i
o
n
i
n
de
x
w
e
r
e
us
e
d
a
s
pr
e
di
c
t
o
r
s
.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
a
i
m
e
d
t
o
m
a
t
c
h
b
e
t
w
e
e
n
t
w
o
di
ffe
r
e
nt
s
t
r
uc
t
u
ra
l
l
e
a
rn
i
ng
rul
e
s
i
n
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
ks
,
w
h
i
c
h
w
e
r
e
K
2
a
n
d
M
a
r
ko
v
Ch
a
i
n
M
o
nt
e
Ca
r
l
o
(M
CM
C)
a
l
go
ri
t
hm
.
13
di
f
fe
r
e
nt
m
o
de
l
s
a
r
e
de
v
e
l
o
pe
d
w
i
t
h
di
f
f
e
r
e
n
t
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
s
f
r
o
m
5
pr
e
di
c
t
o
r
s
.
A
t
t
h
e
e
n
d
o
f
t
h
i
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
s
,
K
2
a
l
go
r
i
t
hm
s
o
ut
pe
r
f
o
r
m
e
d
M
CM
C
a
l
go
r
i
t
h
m
s
f
o
r
a
l
l
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
s
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
M
a
r
t
i
na
[
16]
ra
i
n
f
a
l
l
,
t
hr
e
s
h
o
l
ds
a
r
e
p
r
i
m
a
ri
l
y
b
a
s
e
d
o
n
f
l
o
o
d
w
a
rn
i
n
g
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
t
i
s
i
m
po
rt
a
nt
t
o
de
r
i
v
e
t
h
e
l
i
ke
l
i
h
o
o
d
o
f
pr
o
v
i
di
n
g
f
l
o
o
d
w
a
rni
n
gs
a
t
g
i
v
e
n
w
a
t
e
r
c
o
ur
s
e
s
e
c
t
i
o
n
s
b
a
s
e
d
o
n
c
o
m
pa
ri
s
o
n
of
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
pr
e
c
i
pi
t
a
t
i
o
n
f
o
r
e
c
a
s
t
w
i
t
h
i
m
po
rt
a
nt
pr
e
c
i
p
i
t
a
t
i
o
n
t
hr
e
s
h
o
l
d
v
a
l
ue
s
a
l
t
h
o
ug
h
t
h
i
s
w
a
s
n
o
t
n
e
c
e
s
s
a
ri
l
y
t
h
e
r
e
qui
r
e
m
e
n
t
o
f
r
e
a
l
t
i
m
e
s
t
a
t
e
m
e
nt
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
pr
o
po
s
e
d
r
e
s
ul
t
e
d
i
n
a
n
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
s
i
m
pl
i
f
i
e
d
a
l
e
r
t
s
y
s
t
e
m
e
m
pl
oy
e
d
by
n
o
n
-
t
e
c
hn
i
c
a
l
s
t
a
ke
h
o
l
de
r
s
a
n
d
m
a
y
b
e
us
e
d
a
ddi
t
i
o
n
a
l
l
y
t
o
s
uppo
r
t
t
h
e
n
o
rm
a
l
f
l
oo
d
s
t
a
t
e
m
e
nt
s
y
s
t
e
m
j
us
t
i
n
c
a
s
e
o
f
s
y
s
t
e
m
f
a
i
l
u
r
e
s
.
R
e
c
e
n
t
l
y
,
da
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hn
i
que
s
h
a
v
e
b
e
e
n
w
i
de
l
y
us
e
d
by
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
i
n
m
a
n
y
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
i
n
c
l
a
s
s
i
fy
i
n
g
a
n
d
p
r
e
di
c
t
i
n
g
t
h
e
e
ff
e
c
t
b
a
s
e
d
o
n
s
o
m
e
c
a
us
e
a
n
d
f
a
c
t
o
r
s
.
I
n
a
ddi
t
i
o
n,
i
t
i
s
v
i
t
a
l
f
o
r
M
a
l
a
y
s
i
a
t
o
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
18
,
N
o
.
3
,
J
u
n
e
20
2
0
:
1342
-
1
350
1344
ha
v
e
s
uc
h
po
w
e
r
f
ul
da
t
a
m
i
n
i
ng
t
e
c
hn
i
q
ue
s
i
n
a
s
s
i
s
t
i
ng
r
e
l
a
t
e
d
a
ge
n
c
i
e
s
i
n
t
o
c
a
t
e
go
ri
z
e
l
a
nd
a
r
e
a
s
t
ha
t
f
a
c
e
hi
g
h
r
i
s
k
o
f
f
l
oo
d
s
o
pr
e
v
e
n
t
i
v
e
a
c
t
i
o
n
s
c
a
n
b
e
pl
a
nn
e
d
i
n
p
l
a
c
e
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
a
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
l
y
s
i
s
of
s
o
m
e
da
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hn
i
que
s
w
h
i
c
h
i
n
c
l
ude
s
B
a
y
e
s
i
a
n
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
i
n
f
l
o
o
d
r
i
s
k
pr
e
di
c
t
i
o
n
us
i
ng
t
h
e
da
t
a
f
r
o
m
K
ua
l
a
K
ra
i
,
K
e
l
a
nt
a
n.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
n
s
s
i
x
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
,
w
hi
c
h
a
r
e
w
a
t
e
r
l
e
v
e
l
,
r
a
i
n
f
a
l
l
d
a
i
l
y
,
ra
i
n
f
a
l
l
m
o
n
t
hl
y
,
w
i
n
d
,
h
u
m
i
d
i
t
y
,
a
n
d
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
.
T
h
e
da
t
a
a
r
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
i
nt
o
t
w
o
c
l
a
s
s
e
s
,
w
h
i
c
h
a
r
e
l
o
w
r
i
s
k
a
nd
h
i
g
h
ri
s
k
o
f
f
l
oo
d.
T
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
t
hr
e
e
v
a
ri
a
t
i
o
n
s
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
h
a
t
a
r
e
a
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
k,
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
a
n
d
T
r
e
e
A
ugm
e
nt
e
d
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
fo
r
f
l
o
o
d
pr
e
di
c
t
i
o
n.
3.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
A
l
l
d
a
t
a
m
i
n
i
ng
t
e
c
hni
que
s
s
e
l
e
c
t
e
d
fo
r
t
h
i
s
p
a
pe
r
us
e
d
t
h
e
C
r
o
s
s
In
d
us
t
r
y
S
t
a
n
d
a
r
d
P
r
o
c
e
s
s
f
o
r
D
a
t
a
M
i
n
i
n
g
(CR
IS
P
-
D
M
)
a
pp
r
o
a
c
h
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1.
A
l
l
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
a
r
e
s
i
m
u
l
a
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
W
E
K
A
t
o
o
l
[17]
w
i
t
h
1
0
-
f
o
l
d
v
a
l
i
da
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
f
o
r
t
r
a
i
n
i
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
.
F
u
r
t
h
e
rm
o
r
e
,
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
da
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
w
i
t
h
k
-
f
o
l
d
i
s
us
e
d
b
e
c
a
us
e
i
t
c
a
n
r
e
duc
e
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
t
i
m
e
w
hi
l
e
m
a
i
n
t
a
i
ni
n
g
a
c
c
ura
t
e
e
s
t
i
m
a
t
e
s
.
In
o
r
de
r
t
o
t
e
s
t
t
h
e
f
l
oo
d
r
i
s
k
p
r
e
di
c
t
i
o
n
a
l
l
a
l
go
r
i
t
hm
s
w
e
r
e
t
e
s
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
f
l
oo
d
da
t
a
i
n
K
ua
l
a
K
ra
i
,
K
e
l
a
n
t
a
n.
T
h
e
t
r
e
n
d
o
f
t
h
e
f
l
oo
d
da
t
a
s
e
t
ob
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
M
a
l
a
y
s
i
a
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
M
e
t
e
o
r
o
l
o
g
y
w
h
e
r
e
i
t
r
e
c
o
r
de
d
f
r
o
m
1s
t
J
a
nua
r
y
t
o
31t
h
D
e
c
e
m
b
e
r
b
e
t
w
e
e
n
201
2
a
n
d
201
6
e
xt
ra
c
t
e
d
f
r
o
m
[18
-
19]
.
T
h
e
d
a
t
a
s
e
t
c
o
n
s
i
s
t
s
of
1,
828
i
n
s
t
a
n
c
e
s
a
n
d
e
a
c
h
i
s
de
s
c
ri
b
e
d
by
r
a
i
n
f
a
l
l
m
o
n
t
hl
y
(RF
M
o
n
t
h
)
,
ra
i
n
f
a
l
l
d
a
i
l
y
(R
F
D
a
i
l
y
),
w
a
t
e
r
l
e
v
e
l
(i
n
c
m
)
,
hum
i
di
t
y
,
w
i
n
d
a
n
d
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
.
T
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
c
o
r
r
e
s
po
n
d
t
o
p
r
e
di
c
t
a
b
i
n
a
r
y
c
l
a
s
s
of
f
l
oo
d
a
n
d
n
o
f
l
o
o
d.
F
i
gu
r
e
2
s
h
o
w
s
t
h
e
e
xc
e
r
pt
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
In
t
h
i
s
p
a
pe
r
,
t
h
e
f
l
o
o
d
da
t
a
h
a
v
e
i
m
b
a
l
a
n
c
e
c
l
a
s
s
,
w
h
i
c
h
i
s
t
h
e
a
m
o
u
n
t
o
f
t
ra
i
ni
n
g
da
t
a
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
t
w
o
c
l
a
s
s
e
s
di
ffe
r
e
n
t
.
O
n
e
o
f
i
t
s
c
l
a
s
s
e
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
v
e
r
y
l
a
rge
a
m
o
unt
o
f
da
t
a
(m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
)
w
h
i
l
e
o
t
h
e
r
c
l
a
s
s
e
s
r
e
pr
e
s
e
nt
v
e
r
y
s
m
a
l
l
a
m
o
u
n
t
o
f
da
t
a
(
m
i
n
o
ri
t
y
c
l
a
s
s
).
T
h
e
r
e
a
r
e
di
f
f
e
r
e
n
t
k
i
n
d
o
f
m
e
t
h
o
ds
t
h
a
t
c
a
n
b
e
us
e
d
t
o
t
r
e
a
t
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
s
,
w
h
i
c
h
i
n
c
l
ude
m
e
t
h
o
d
s
a
m
pl
i
n
g
a
n
d
o
v
e
r
s
a
m
p
l
i
n
g
,
r
a
ndo
m
ov
e
r
s
a
m
p
l
i
n
g
a
n
d
S
M
O
T
E
[20]
.
T
hr
e
e
a
l
go
r
i
t
h
m
s
w
e
r
e
us
e
d
fo
r
f
l
oo
d
r
i
s
k
p
r
e
di
c
t
i
o
n
:
(a
)
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
ks
[21],
(b
)
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
[22],
a
n
d
(c
)
T
r
e
e
A
ugm
e
n
t
e
d
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
[23]
w
i
t
h
o
v
e
r
s
a
m
pl
i
n
g
t
e
c
hn
i
que
c
a
l
l
e
d
S
M
O
T
E
.
O
v
e
r
s
a
m
pl
i
ng
da
t
a
w
e
r
e
n
e
e
de
d
by
c
o
n
s
i
de
r
i
ng
t
h
e
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
n
a
t
u
r
e
o
f
f
l
oo
d
r
i
s
k
c
l
a
s
s
e
s
b
e
t
w
e
e
n
f
l
oo
d
a
n
d
n
o
f
l
oo
d.
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
ks
i
s
a
p
r
o
b
a
b
i
l
i
s
t
i
c
-
b
a
s
e
d
da
t
a
m
o
de
l
l
i
ng
m
e
t
h
o
d
t
h
a
t
r
e
p
r
e
s
e
nt
s
v
a
ri
a
b
l
e
a
nd
c
o
n
di
t
i
o
n
a
l
i
n
t
e
r
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
t
hr
o
ugh
a
D
A
G
(D
i
r
e
c
t
e
d
A
c
y
c
l
i
c
G
r
a
p
h
)
.
By
a
ppl
y
i
n
g
M
a
r
ko
v
Ch
a
i
n
-
R
ul
e
,
t
h
e
j
o
i
n
t
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
n
o
de
s
i
n
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
k
c
a
n
b
e
de
c
o
m
po
s
e
d
a
s
s
h
o
w
n
i
n
(
1).
(
1
,
.
.
.
,
)
=
∏
(
|
)
−
1
(1)
w
h
e
r
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
s
e
t
o
f
pa
r
e
nt
s
o
f
i
n
t
h
e
n
e
t
w
o
r
ks
.
F
i
gu
r
e
3
s
h
o
w
s
a
g
ra
p
hi
c
a
l
m
o
de
l
o
f
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
ks
.
F
i
gu
r
e
1
.
CR
IS
P
-
DM
p
r
o
c
e
s
s
m
o
de
l
fo
r
d
a
t
a
m
i
ni
n
g
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
c
om
par
at
i
v
e
anal
y
s
i
s
of
c
l
as
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
s
on
pr
e
d
i
c
t
i
ng
f
l
oo
d
r
i
s
k
(
Naz
r
i
Mohd
Naw
i
)
1345
F
i
gu
r
e
2
.
D
a
t
a
f
l
o
o
d
i
n
m
i
c
r
o
s
of
t
e
xc
e
l
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
c
o
ul
d
b
e
a
s
t
r
a
i
g
ht
f
o
r
w
a
r
d
p
r
o
b
a
b
i
l
i
s
t
i
c
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
t
ha
t
c
a
l
c
ul
a
t
e
s
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
o
f
c
h
a
n
c
e
s
by
fo
r
w
a
r
d
t
h
e
f
r
e
que
n
c
y
a
n
d
c
o
m
b
os
o
f
v
a
l
ue
s
f
r
o
m
t
h
e
gi
v
e
n
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
a
l
go
ri
t
hm
us
e
s
t
h
e
B
a
y
e
s
t
h
e
o
r
e
m
a
n
d
a
s
s
u
m
e
s
a
l
l
t
h
e
i
nd
e
pe
n
de
n
t
o
r
n
o
n
-
i
nt
e
rde
pe
n
de
n
t
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
gi
v
e
n
by
t
h
e
v
a
l
ue
of
t
h
e
c
l
a
s
s
v
a
r
i
a
b
l
e
[24].
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
i
s
b
a
s
e
d
o
n
a
s
i
m
pl
i
f
i
e
d
a
s
s
um
pt
i
o
n
t
ha
t
a
t
t
ri
b
ut
e
v
a
l
ue
s
a
r
e
c
o
n
di
t
i
o
na
l
o
n
e
a
c
h
o
t
h
e
r
f
r
e
e
of
c
h
a
r
ge
i
f
gi
v
e
n
o
ut
put
v
a
l
ue
.
I
n
o
t
h
e
r
w
o
r
ds
,
gi
v
e
n
t
h
e
o
ut
put
v
a
l
ue
,
t
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
c
o
l
l
e
c
t
i
ve
l
y
ob
s
e
r
v
i
n
g
i
s
t
h
e
p
r
o
duc
t
o
f
t
h
e
i
n
di
v
i
du
a
l
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
[24].
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
of
t
e
n
w
o
r
ks
m
uc
h
b
e
t
t
e
r
i
n
m
o
s
t
c
o
m
pl
e
x
r
e
a
l
-
w
o
r
l
d
s
i
t
u
a
t
i
o
n
s
t
ha
n
e
xpe
c
t
e
d
[24
]
b
e
c
a
us
e
t
h
e
a
l
go
r
i
t
h
m
i
s
b
a
s
e
d
o
n
po
s
t
e
r
i
o
r
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
t
ha
t
c
o
m
b
i
n
e
s
p
r
e
v
i
o
us
e
xpe
r
i
e
n
c
e
a
n
d
l
i
ke
l
i
h
o
o
d
of
e
v
e
n
t
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
B
a
y
e
s
t
h
e
o
r
e
m
,
a
s
s
h
o
w
n
i
n
(
2
)
s
h
o
w
s
o
n
h
o
w
t
o
c
a
l
c
ul
a
t
e
po
s
t
e
r
i
o
r
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
,
(
|
)
=
(
|
)
(
)
(
)
(2)
w
h
e
r
e
(
|
)
i
s
t
h
e
po
s
t
e
ri
o
r
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
c
l
a
s
s
(t
a
r
ge
t
)
g
i
v
e
n
p
r
e
di
c
t
(a
t
t
ri
b
ut
e
),
(
)
i
s
t
h
e
p
r
i
o
r
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
c
l
a
s
s
,
(
|
)
i
s
t
h
e
l
i
ke
l
i
h
o
o
d
w
h
i
c
h
i
s
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
pr
e
di
c
t
o
r
g
i
v
e
n
c
l
a
s
s
a
n
d
(
)
i
s
t
h
e
pri
o
r
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
of
pr
e
di
c
t
o
r
.
F
i
g
u
r
e
4
s
h
o
w
s
a
g
ra
p
hi
c
a
l
m
o
de
l
o
f
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
.
F
i
gu
r
e
3
.
G
ra
p
h
i
c
a
l
m
o
de
l
o
f
b
a
y
e
s
i
a
n
n
e
t
w
o
r
ks
F
i
gu
r
e
4
.
G
ra
p
h
i
c
a
l
M
o
de
l
o
f
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
T
r
e
e
A
ugm
e
nt
e
d
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
(T
A
N
)
i
s
r
e
l
a
t
e
d
t
o
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
b
e
c
a
us
e
i
t
i
s
a
c
o
n
t
i
nua
t
i
o
n
of
t
h
e
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
i
s
o
b
t
a
i
n
e
d
by
l
e
a
rni
n
g
t
r
a
i
ni
n
g
d
a
t
a
b
y
de
t
e
r
m
i
ni
n
g
t
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
o
f
e
a
c
h
a
t
t
r
i
b
ut
e
w
h
e
n
g
i
v
e
n
t
h
e
c
l
a
s
s
v
a
r
i
a
b
l
e
.
T
hi
s
i
s
b
e
c
a
us
e
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
doe
s
n
o
t
r
e
a
l
i
s
t
i
c
t
o
be
a
ppl
i
e
d
t
o
r
e
a
l
d
a
t
a
,
s
o
t
h
e
r
e
i
s
a
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
f
i
x
c
a
l
l
e
d
A
ugm
e
n
t
e
d
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
.
In
de
v
e
l
o
pi
n
g
A
ug
m
e
n
t
e
d
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
i
s
e
qu
i
v
a
l
e
nt
s
a
s
f
i
n
d
i
n
g
a
go
o
d
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
k
w
i
t
h
c
l
a
s
s
v
a
r
i
a
b
l
e
a
s
r
o
o
t
[24]
.
B
e
c
a
us
e
of
i
nt
e
n
s
i
v
e
c
o
m
put
i
ng,
a
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
o
l
ut
i
o
n
t
o
f
i
n
d
i
n
g
t
h
e
B
a
y
e
s
i
a
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
18
,
N
o
.
3
,
J
u
n
e
20
2
0
:
1342
-
1
350
1346
N
e
t
w
o
r
k
i
s
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
t
o
i
n
f
l
ue
n
c
e
e
a
c
h
o
t
h
e
r
b
e
t
w
e
e
n
v
a
r
i
a
b
l
e
s
.
F
i
gur
e
5
s
h
o
w
s
a
gr
a
p
hi
c
a
l
m
o
de
l
of
T
r
e
e
A
ugm
e
n
t
e
d
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
.
F
i
gu
r
e
5
.
G
ra
p
h
i
c
a
l
m
o
de
l
o
f
t
r
e
e
a
ugm
e
nt
e
d
n
a
i
v
e
b
a
y
e
s
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
ri
c
s
us
e
d
i
n
t
h
i
s
pa
pe
r
a
r
e
a
c
c
ura
c
y
,
p
r
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
f
-
m
e
a
s
u
r
e
.
a)
A
c
c
ur
a
c
y
.
A
c
c
ur
a
c
y
i
s
t
o
t
a
l
n
u
m
b
e
r
of
s
a
m
pl
e
s
c
o
rr
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
t
o
t
h
e
t
o
t
a
l
n
um
b
e
r
o
f
s
a
m
pl
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d.
T
h
e
fo
r
m
u
l
a
f
o
r
c
a
l
c
ul
a
t
i
ng
a
c
c
ura
c
y
i
s
s
h
ow
n
i
n
(
3
),
w
h
e
r
e
T
P
i
s
T
r
ue
P
o
s
i
t
i
v
e
,
T
N
i
s
T
r
ue
N
e
ga
t
i
v
e
a
n
d
F
N
i
s
F
a
l
s
e
N
e
ga
t
i
v
e
.
A
c
c
u
r
a
c
y
=
(
TP
+
TN
)
(
TP
+
TN
+
FP
+
FN
)
(3)
b)
P
r
e
c
i
s
i
o
n.
P
r
e
c
i
s
i
o
n
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
s
a
m
pl
e
s
i
s
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
p
o
s
i
t
i
v
e
l
y
c
l
a
s
s
e
d
c
o
r
r
e
c
t
l
y
di
v
i
de
d
by
t
o
t
a
l
s
a
m
pl
e
s
a
r
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
s
po
s
i
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
s
.
T
h
e
f
o
r
m
ul
a
fo
r
c
a
l
c
ul
a
t
i
ng
p
r
e
c
i
s
i
o
n
i
s
s
h
o
w
n
i
n
(
4
)
,
w
h
e
r
e
T
P
i
s
T
r
ue
P
o
s
i
t
i
v
e
a
n
d
F
P
i
s
F
a
l
s
e
P
o
s
i
t
i
v
e
.
P
r
e
c
i
si
o
n
=
TP
(
TP
+
FP
)
(4)
c)
R
e
c
a
l
l
.
R
e
c
a
l
l
i
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
s
a
m
pl
e
s
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
s
p
o
s
i
t
i
v
e
di
v
i
de
d
by
t
h
e
t
o
t
a
l
s
a
m
pl
e
i
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
pos
i
t
i
v
e
c
a
t
e
g
o
r
y
.
T
h
e
fo
r
m
ul
a
f
o
r
c
a
l
c
ul
a
t
i
n
g
r
e
c
a
l
l
i
s
s
h
o
w
n
i
n
(
5
)
,
w
h
e
r
e
T
P
i
s
T
rue
P
os
i
t
i
v
e
a
n
d
F
N
i
s
F
a
l
s
e
N
e
ga
t
i
v
e
.
Re
c
a
l
l
=
TP
(
TP
+
FN
)
(5)
d)
f
-
M
e
a
s
u
r
e
.
F
-
M
e
a
s
ur
e
i
s
t
h
e
w
e
i
gh
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
o
f
P
r
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
R
e
c
a
l
l
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
hi
s
s
c
o
r
e
t
a
ke
s
bo
t
h
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
s
a
n
d
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
i
n
t
o
a
c
c
o
un
t
.
T
h
e
f
o
r
m
u
l
a
fo
r
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
f
1
s
c
o
r
e
i
s
s
h
o
w
n
i
n
(
6
)
.
−
M
e
a
su
r
e
=
2
∗
(
Rec
al
l
∗
P
r
ec
i
s
i
o
n
)
(
Rec
al
l
+
P
r
ec
i
s
i
o
n
)
(6)
4.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
T
h
e
pu
r
po
s
e
of
t
h
i
s
s
e
c
t
i
o
n
i
s
t
o
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
(N
B
),
T
r
e
e
A
ugm
e
nt
e
d
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
(T
A
N
)
a
nd
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
ks
(B
N
)
a
l
go
r
i
t
h
m
s
w
i
t
h
o
v
e
r
s
a
m
p
l
i
n
g
t
e
c
hni
que
(S
M
O
T
E
)
a
nd
w
i
t
h
o
ut
t
h
e
o
ve
r
s
a
m
p
l
i
ng
t
e
c
hn
i
que
(N
o
r
m
a
l
).
I
n
t
h
e
s
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
,
t
h
e
W
E
K
A
t
o
o
l
s
h
a
v
e
b
e
e
n
us
e
d
t
o
ge
t
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
.
In
a
n
o
ve
r
s
a
m
p
l
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
s
uc
h
a
s
us
i
n
g
t
h
e
S
M
O
T
E
t
e
c
hni
que
,
t
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
i
s
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
i
t
s
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
w
h
i
c
h
i
s
f
i
v
e
.
T
h
i
s
i
s
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
c
o
n
s
i
de
ra
t
i
o
n
t
h
a
t
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
a
t
t
r
i
b
ut
e
o
n
s
y
n
t
h
e
t
i
c
da
t
a
f
o
r
m
e
d
f
r
o
m
t
h
e
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
i
s
f
i
v
e
.
T
h
e
n
e
a
r
e
s
t
n
u
m
b
e
r
s
e
t
t
o
f
i
ve
n
e
i
g
h
b
o
r
s
i
s
a
l
s
o
f
r
e
que
n
t
l
y
us
e
d
i
n
e
xpe
ri
m
e
nt
a
l
m
e
t
h
o
ds
t
h
a
t
a
p
pl
y
S
M
O
T
E
s
uc
h
a
s
by
[25].
A
s
a
c
o
m
pa
ri
s
o
n
i
n
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
i
ng
t
e
s
t
s
,
s
a
m
pl
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
us
e
d
w
i
l
l
i
n
c
l
ude
r
a
ndo
m
o
ve
r
s
a
m
pl
i
ng
i
n
W
E
K
A
,
k
n
o
w
n
a
s
r
e
s
a
m
pl
e
.
T
h
i
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
e
v
a
l
ua
t
e
d
t
r
a
i
n
i
ng
m
o
de
l
s
by
10
-
f
o
l
d
c
r
o
s
s
v
a
l
i
da
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
.
T
ha
t
m
e
a
n
s
,
a
pp
l
y
i
n
g
t
h
e
a
l
go
ri
t
hm
1
0
t
i
m
e
s
,
e
a
c
h
t
i
m
e
9
o
f
t
h
e
f
o
l
ds
a
r
e
us
e
d
fo
r
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
1
f
o
l
d
i
s
us
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
.
T
a
b
l
e
1
s
h
o
w
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
w
i
t
h
o
v
e
r
s
a
m
pl
i
n
g
t
e
c
hni
que
(S
M
O
T
E
)
a
n
d
w
i
t
h
o
ut
o
v
e
r
s
a
m
pl
i
n
g
(N
o
rm
a
l
).
B
a
s
e
d
o
n
T
a
b
l
e
1,
T
A
N
a
l
go
r
i
t
hm
i
s
t
h
e
m
o
s
t
e
ff
i
c
i
e
n
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
w
i
t
h
a
c
c
ura
c
y
100%
fo
r
c
l
a
s
s
i
fy
i
n
g
f
l
oo
d
r
i
s
k
da
t
a
s
e
t
s
.
It
s
h
o
w
s
t
h
a
t
T
A
N
a
l
go
r
i
t
h
m
i
s
m
o
r
e
s
t
a
b
l
e
a
n
d
r
o
b
us
t
w
h
e
n
de
a
l
i
ng
w
i
t
h
o
v
e
r
s
a
m
pl
i
ng
a
n
d
n
o
i
s
e
da
t
a
s
e
t
s
.
W
h
e
r
e
S
M
O
T
E
r
e
a
l
l
y
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
a
l
c
a
s
e
s
of
r
e
a
l
da
t
a
s
e
t
s
w
i
t
h
n
o
i
s
e
a
n
d
u
n
-
c
l
e
a
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
c
om
par
at
i
v
e
anal
y
s
i
s
of
c
l
as
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
s
on
pr
e
d
i
c
t
i
ng
f
l
oo
d
r
i
s
k
(
Naz
r
i
Mohd
Naw
i
)
1347
da
t
a
.
H
ow
e
v
e
r
,
w
i
t
h
o
ut
o
v
e
r
s
a
m
p
l
i
n
g
,
B
N
a
l
go
r
i
t
hm
h
a
s
b
e
e
n
t
h
e
b
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
w
i
t
h
10
0%.
F
i
g
u
r
e
6
s
h
o
w
s
t
h
e
b
a
r
g
ra
p
h
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
hr
e
e
B
a
y
e
s
i
a
n
v
a
r
i
a
n
t
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
.
In
T
a
b
l
e
2,
o
n
c
e
a
ga
i
n,
T
A
N
a
l
go
r
i
t
h
m
pe
r
f
o
r
m
s
b
e
t
t
e
r
for
o
ve
r
s
a
m
pl
i
n
g
S
M
O
T
E
.
It
s
h
o
w
s
t
h
a
t
T
A
N
a
l
go
r
i
t
hm
a
c
hi
e
v
e
s
t
h
e
hi
g
h
e
r
p
r
e
c
i
s
i
o
n
w
i
t
h
1.
0
%
a
n
d
c
l
e
a
rl
y
i
n
di
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
a
l
go
r
i
t
h
m
i
s
m
o
r
e
r
o
b
us
t
t
o
n
o
i
s
e
a
n
d
i
t
m
o
r
e
s
t
a
b
l
e
.
H
ow
e
ve
r
,
w
i
t
h
o
ut
o
ve
r
s
a
m
pl
i
n
g
t
e
c
hn
i
que
,
B
N
a
l
go
ri
t
hm
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
s
t
h
e
hi
g
h
e
r
p
r
e
c
i
s
i
o
n
w
i
t
h
1.
0%
.
T
h
e
c
o
m
pa
ri
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
hr
e
e
B
a
y
e
s
i
a
n
v
a
r
i
a
n
t
s
i
n
t
e
rm
s
of
pr
e
c
i
s
i
o
n
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
7
.
T
a
b
l
e
1
.
T
h
e
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
R
e
s
ul
t
s
i
n
T
e
rm
s
o
f
A
c
c
ur
a
c
y
A
l
g
o
ri
t
h
m
A
c
c
u
ra
c
y
%
S
M
O
T
E
N
o
r
m
a
l
N
a
i
v
e
Ba
y
e
s
(N
B)
9
8
.
2
9
0
9
7
.
9
2
0
T
re
e
A
u
g
m
e
n
t
e
d
N
a
i
v
e
Ba
y
e
s
(T
A
N
)
1
0
0
.
0
0
0
9
9
.
4
5
0
Ba
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
rk
s
(BN
)
9
9
.
8
8
0
1
0
0
.
0
0
0
T
a
b
l
e
2
.
T
h
e
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
R
e
s
ul
t
s
i
n
T
e
rm
s
o
f
P
r
e
c
i
s
i
o
n
A
l
g
o
ri
t
h
m
P
re
c
i
s
i
o
n
%
S
M
O
T
E
N
o
r
m
a
l
N
a
i
v
e
Ba
y
e
s
(N
B)
0
.
9
8
4
0
.
9
9
0
T
re
e
A
u
g
m
e
n
t
e
d
N
a
i
v
e
Ba
y
e
s
(T
A
N
)
1
.
0
0
0
0
.
9
9
9
Ba
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
rk
s
(BN
)
0
.
9
9
9
1
.
0
0
0
F
i
gu
r
e
6
.
T
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
hr
e
e
B
a
y
e
s
i
a
n
v
a
r
i
a
nt
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
F
i
gu
r
e
7
.
T
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
hr
e
e
B
a
y
e
s
i
a
n
v
a
r
i
a
nt
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
18
,
N
o
.
3
,
J
u
n
e
20
2
0
:
1342
-
1
350
1348
B
a
s
e
d
o
n
T
a
b
l
e
3
,
i
t
i
s
n
o
do
ub
t
t
h
a
t
f
o
r
S
M
O
T
E
o
v
e
r
s
a
m
p
l
i
n
g
,
T
A
N
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
i
l
l
p
r
o
duc
e
s
h
i
g
h
e
r
r
e
c
a
l
l
of
1.
0%.
W
h
e
r
e
a
s
,
w
i
t
h
o
ut
o
ve
r
s
a
m
p
l
i
ng,
B
N
a
l
go
ri
t
hm
s
t
i
l
l
m
a
i
n
t
a
i
a
n
t
h
e
h
i
g
h
e
r
r
e
c
a
l
l
o
f
1.
0%.
F
i
gu
r
e
8
s
h
o
w
s
t
h
e
b
a
r
g
ra
p
h
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
hr
e
e
B
a
y
e
s
i
a
n
v
a
r
i
a
n
t
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
r
e
c
a
l
l
.
T
a
b
l
e
4
s
h
o
w
s
t
h
a
t
S
M
O
T
E
o
v
e
r
s
a
m
p
l
i
n
g
w
i
t
h
T
A
N
a
l
go
r
i
t
hm
ha
s
t
h
e
b
e
s
t
f
-
m
e
a
s
ur
e
o
f
1.
0%.
M
e
a
n
w
hi
l
e
,
w
i
t
h
o
ut
ov
e
r
s
a
m
pl
i
n
g
,
B
N
a
l
go
r
i
t
hm
ha
s
t
h
e
b
e
s
t
f
-
m
e
a
s
ur
e
w
i
t
h
1
.
0%
.
F
i
g
u
r
e
9
s
h
o
w
s
t
h
e
b
a
r
g
ra
p
h
c
o
m
pa
ri
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
h
r
e
e
B
a
y
e
s
i
a
n
v
a
r
i
a
n
t
s
i
n
t
e
rm
s
o
f
f
-
m
e
a
s
u
r
e
.
T
a
b
l
e
3
.
T
h
e
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
R
e
s
ul
t
s
i
n
T
e
rm
s
o
f
R
e
c
a
l
l
A
l
g
o
ri
t
h
m
Re
c
a
l
l
%
S
M
O
T
E
N
o
r
m
a
l
N
a
i
v
e
Ba
y
e
s
(N
B)
0
.
9
8
3
0
.
9
7
9
T
re
e
A
u
g
m
e
n
t
e
d
N
a
i
v
e
Ba
y
e
s
(T
A
N
)
1
.
0
0
0
0
.
9
9
9
Ba
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
rk
s
(BN
)
0
.
9
9
9
1
.
0
0
0
T
a
b
l
e
4
.
T
h
e
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
R
e
s
ul
t
s
i
n
T
e
rm
s
o
f
f
-
m
e
a
s
u
r
e
A
l
g
o
ri
t
h
m
f
-
m
e
a
s
u
re
%
S
M
O
T
E
N
o
r
m
a
l
N
a
i
v
e
Ba
y
e
s
(N
B)
0
.
9
8
3
0
.
9
8
3
T
re
e
A
u
g
m
e
n
t
e
d
N
a
i
v
e
Ba
y
e
s
(T
A
N
)
1
.
0
0
0
0
.
9
9
9
Ba
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
rk
s
(BN
)
0
.
9
9
9
1
.
0
0
0
F
i
gu
r
e
8
.
B
a
r
g
r
a
p
h
c
o
m
pa
ri
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
hr
e
e
B
a
y
e
s
i
a
n
v
a
ri
a
n
t
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
r
e
c
a
l
l
F
i
gu
r
e
9
.
T
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
hr
e
e
B
a
y
e
s
i
a
n
v
a
r
i
a
nt
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
f
-
m
e
a
s
u
r
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
c
om
par
at
i
v
e
anal
y
s
i
s
of
c
l
as
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
s
on
pr
e
d
i
c
t
i
ng
f
l
oo
d
r
i
s
k
(
Naz
r
i
Mohd
Naw
i
)
1349
O
v
e
r
a
l
l
,
a
l
l
p
r
e
di
c
t
i
o
n
m
o
de
l
o
f
f
l
oo
d
r
i
s
ks
pe
r
f
o
r
m
b
e
t
t
e
r
w
i
t
h
o
v
e
r
s
a
m
pl
i
n
g
s
uc
h
a
s
us
i
ng
h
e
S
M
O
T
E
a
l
go
ri
t
hm
i
n
e
xc
e
pt
i
o
n
o
f
B
N
s
b
e
c
a
us
e
B
N
a
l
go
r
i
t
hm
ha
s
b
e
t
t
e
r
ge
n
e
ra
l
i
z
a
t
i
o
n
c
a
p
a
b
i
l
i
t
i
e
s
e
v
e
n
w
h
e
n
de
a
l
i
ng
w
i
t
h
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
c
l
a
s
s
e
s
a
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
of
n
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
a
l
go
r
i
t
hm
s
uc
h
a
s
t
h
e
N
B
a
n
d
T
A
N
.
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
I
n
c
o
n
c
l
us
i
o
n,
t
hi
s
p
a
pe
r
p
r
e
s
e
nt
e
d
a
c
o
m
p
a
ra
t
i
v
e
a
na
l
y
s
i
s
b
e
t
w
e
e
n
B
a
y
e
s
i
a
n
a
p
p
r
o
a
c
h
e
s
t
o
p
r
e
di
c
t
f
l
o
o
d
b
a
s
e
d
o
n
K
u
a
l
a
K
ra
i
,
K
e
l
a
nt
a
n.
M
o
r
e
o
v
e
r,
t
hi
s
pa
pe
r
a
l
s
o
e
xpl
o
r
e
d
t
h
e
us
e
d
o
f
S
y
n
t
h
e
t
i
c
M
i
n
o
ri
t
y
O
v
e
r
s
a
m
p
l
i
n
g
(S
M
O
T
E
)
t
o
t
r
e
a
t
t
h
e
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
na
t
u
r
e
o
f
t
he
f
l
o
o
d
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
us
e
d
o
f
S
M
O
T
E
c
a
n
e
n
a
b
l
e
r
e
s
e
a
rc
h
e
r
s
t
o
h
a
nd
l
e
t
h
e
p
r
o
b
l
e
m
i
m
b
a
l
a
n
c
e
o
f
t
h
e
f
l
o
o
d
da
t
a
s
e
t
w
i
t
h
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
v
a
l
ue
r
e
s
u
l
t
s
.
T
h
e
o
v
e
r
a
l
l
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
b
y
t
r
e
a
t
i
ng
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
us
i
ng
S
y
n
t
he
t
i
c
M
i
n
o
ri
t
y
O
ve
r
s
a
m
pl
i
ng
(S
M
O
T
E
)
ha
s
s
h
o
w
n
t
ha
t
T
r
e
e
A
u
g
m
e
n
t
e
d
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
(T
A
N
)
pe
r
f
o
rm
e
d
t
h
e
b
e
s
t
a
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
o
t
h
e
r
s
a
l
go
ri
t
hm
s
.
T
hi
s
i
s
b
e
c
a
us
e
t
o
t
h
e
f
a
c
t
t
ha
t
,
c
o
m
b
i
ni
n
g
a
l
l
t
he
da
t
a
s
e
t
s
r
e
s
u
l
t
e
d
i
n
l
a
rge
r
t
ra
i
ni
ng
s
e
t
a
s
a
r
e
s
u
l
t
t
ha
t
t
h
e
m
o
de
l
m
a
y
w
e
l
l
b
e
t
r
a
i
n
e
d
w
e
l
l
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
p
a
pe
r
c
u
rr
e
nt
l
y
o
n
l
y
fo
c
u
s
e
d
o
n
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
d
a
t
a
s
e
t
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
f
o
r
f
ut
u
r
e
w
o
r
k,
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
p
r
o
po
s
e
s
t
o
us
e
dy
n
a
m
i
c
B
a
y
e
s
i
a
n
n
e
t
w
o
r
k
t
o
t
r
e
a
t
t
h
e
f
l
o
o
d
da
t
a
s
e
t
a
s
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
d
a
t
a
,
w
h
i
c
h
c
a
n
f
u
rt
h
e
r
e
xp
l
a
i
n
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
i
n
b
e
t
t
e
r
w
a
y
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
e
a
u
t
h
o
r
s
w
o
ul
d
l
i
ke
t
o
e
xp
r
e
s
s
t
h
e
de
e
pe
s
t
a
pp
r
e
c
i
a
t
i
o
n
t
o
t
h
e
M
i
ni
s
t
r
y
of
E
duc
a
t
i
o
n
M
a
l
a
y
s
i
a
fo
r
f
i
n
a
n
c
i
a
l
l
y
s
upp
o
r
t
i
ng
t
hi
s
R
e
s
e
a
r
c
h
u
nde
r
T
r
a
n
s
-
di
s
p
l
i
na
ry
R
e
s
e
a
r
c
h
G
r
a
nt
S
c
h
e
m
e
(
T
R
G
S
-
V
o
t
e
n
um
b
e
r
T
003)
.
T
hi
s
w
o
r
k
i
s
pa
r
t
i
a
l
l
y
s
uppo
r
t
e
d
by
U
n
i
S
Z
A
(G
r
a
nt
N
o
.
R
0008).
A
ddi
t
i
o
na
l
s
uppo
r
t
s
i
n
t
e
r
m
s
o
f
f
a
c
i
l
i
t
i
e
s
w
e
r
e
a
l
s
o
pr
o
v
i
de
d
by
Ce
n
t
r
e
S
of
t
Co
m
put
i
n
g
a
n
d
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
Ce
n
t
r
e
(S
M
C)
,
F
S
K
T
M
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
u
n
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(U
T
H
M
).
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
J
a
ba
t
a
n
P
e
ne
r
a
ng
a
n
M
a
l
a
y
s
i
a
,
G
e
o
g
r
a
f
i
,
2018
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
o
nl
i
ne
:
ht
t
p:
/
/
pm
r
.
pe
ne
r
a
ng
a
n.
g
o
v
.
m
y
/
i
nde
x
.
ph
p/
p
r
o
f
i
l
-
m
a
l
a
y
s
i
a
/
4
-
g
e
og
r
a
f
-
i
.
ht
m
l
[
2]
T
a
n
B
C
.
,
S
e
r
a
t
us
N
e
g
a
r
a
A
s
i
a
T
e
ng
g
a
r
a
1,
P
r
i
s
m
a
S
dn
.
B
hd.
1
995
.
[
3]
G
o
h
K
C
,
G
e
o
g
r
a
f
i
F
i
z
i
k
a
l
.
L
o
ng
m
a
n,
K
ua
l
a
L
um
pur
.
1981
[
4]
H
us
s
i
n
W
N
T
W
,
Z
a
ka
r
i
a
N
H
,
A
hm
a
d
M
A
,
”
K
no
w
l
e
dg
e
S
ha
r
i
ng
a
n
d
L
e
s
s
o
n
L
e
a
r
ne
d
f
r
o
m
F
l
o
o
d
D
i
s
a
s
t
e
r
:
A
c
a
s
e
i
n
K
e
l
a
n
t
a
n
,
”
J
o
ur
n
al
o
f
I
n
f
or
m
a
t
i
on
Sy
s
t
e
m
R
e
s
e
ar
c
h
and
I
n
nov
at
i
on
.
20
15
.
[
5]
C
.
L
i
,
Y
.
L
i
u
,
J
.
Y
a
ng
a
nd
Z
.
G
a
o
,
"
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
F
l
o
o
di
ng
V
e
l
o
c
i
t
y
i
n
P
a
c
ke
d
T
o
w
e
r
s
U
s
i
ng
L
e
a
s
t
S
qu
a
r
e
s
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
hi
ne
,
"
.
20
12
.
[
6
]
M
.
D
.
M
a
u
r
o
a
nd
K
.
d.
B
r
ui
j
n
,
"
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
v
a
l
i
da
t
i
o
n
o
f
m
o
r
t
a
l
i
t
y
f
unc
t
i
o
ns
t
o
a
s
s
e
s
s
t
he
c
o
ns
e
que
nc
e
s
o
f
f
l
o
o
di
ng
t
o
pe
o
pl
e
,
"
J
our
nal
o
f
F
l
o
od
R
i
s
k
M
anage
m
e
nt
,
v
o
l
.
5,
no
.
2,
pp
.
92
-
110
.
2012
.
[
7
]
B
a
ni
k,
S
.
,
A
n
w
e
r
,
M
.
,
K
hoda
da
d
K
ha
n,
A
.
F
.
M
.
,
R
o
u
f
,
R
.
A
.
,
C
ha
nc
ha
r
y
,
F
.
H
.
”
F
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
B
a
n
g
l
a
de
s
hi
m
o
ns
oo
n
r
a
i
n
f
a
l
l
us
i
n
g
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
a
nd
g
e
ne
t
i
c
a
l
go
r
i
t
hm
a
ppr
o
a
c
he
s
”
.
I
nt
e
r
nat
i
onal
T
e
c
hnol
og
y
M
anage
m
e
nt
R
e
v
i
e
w
,
2
(
1)
:
2009
.
[
8
]
K
a
nna
n,
M
.
,
P
r
a
bha
ka
r
a
n,
S
.
,
R
a
m
a
c
ha
ndr
a
n,
P
,
“
R
a
i
n
f
a
l
l
F
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
U
s
i
n
g
D
a
t
a
M
i
ni
ng
T
e
c
hni
q
ue
”
.
I
nt
e
r
nat
i
onal
J
our
nal
of
E
ngi
n
e
e
r
i
ng
and
T
e
c
hnol
ogy
,
2
(
6)
,
397
–
401
:
20
10
.
[
9
]
N
a
y
a
k,
D
.
,
M
a
ha
pa
t
r
a
,
A
.
,
M
i
s
hr
a
,
P
,
“
A
S
ur
v
e
y
on
R
a
i
n
f
a
l
l
P
r
e
di
c
t
i
o
n
us
i
n
g
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k”
.
I
nt
e
r
nat
i
onal
J
our
nal
of
C
om
p
ut
e
r
A
ppl
i
c
at
i
ons
,
72
;
(
16)
:
20
13
.
[
10]
M
e
h
di
R
a
m
e
z
a
ni
f
a
r
d
,
B
.
S
.
M
o
us
a
v
i
,”
D
i
g
i
t
al
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
on
by
o
pt
i
m
i
s
e
d
f
u
z
z
y
s
y
s
t
e
m
”
,
I
ndone
s
i
an
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
V
o
l
.
14
,
N
o
.
3
,
p.
p:
119
6
-
1202
:
2019
.
[
11]
J
e
s
m
e
e
n
M
.
Z
.
H
,
J
.
H
o
s
s
e
n
,
S
.
S
a
y
e
e
d,
C
K
H
o
,
T
a
w
s
i
f
K
,
A
r
m
a
nu
r
R
a
hm
a
n
,
E
.
M
.
H
.
A
r
i
f
,
“
A
S
ur
v
e
y
o
n
C
l
e
a
ni
ng
D
i
r
t
y
D
a
t
a
U
s
i
ng
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
r
n
i
ng
P
a
r
a
d
i
g
m
f
o
r
B
i
g
D
a
t
a
A
na
l
y
t
i
c
s
”,
I
ndo
ne
s
i
an
j
our
n
al
of
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
C
om
pu
t
e
r
S
c
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
V
o
l
.
1
0,
N
o
.
3,
p
p
123
4
-
1243
:
2019
.
[
12]
W
u
J
,
F
a
ng
W
,
H
u
,
Z
,
H
o
ng
B
,
“
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
B
a
y
e
s
i
a
n
A
ppr
o
a
c
h
t
o
D
y
na
m
i
c
A
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
F
l
o
o
d
i
n
U
r
b
a
n
U
nde
r
g
r
o
und
S
pa
c
e
s
.
W
a
t
e
r
,
”
10
(
9
)
,
11
12
:
2018
.
[
13]
R
a
s
h
i
d
N
A
M
A
,
O
t
hm
a
n
M
,
“
P
r
e
di
c
t
i
ng
F
l
o
o
d
R
i
s
k
U
s
i
ng
S
pi
ki
ng
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k:
A
F
r
a
m
e
w
o
r
k.
D
i
s
s
e
r
t
a
t
i
o
n,
”
F
a
c
ul
t
y
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
n
d
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
T
un
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
.
201
7
.
[
14]
S
i
ko
r
s
k
a
A
E
,
S
e
i
be
r
t
J
,
“
V
a
l
ue
o
f
di
f
f
e
r
e
nt
pr
e
c
i
pi
t
a
t
i
o
n
da
t
a
f
o
r
f
l
oo
d
pr
e
di
c
t
i
o
n
i
n
a
n
a
l
p
i
n
e
c
a
t
c
hm
e
nt
:
A
B
a
y
e
s
i
a
n
a
p
pr
o
a
c
h
”
.
J
our
n
al
o
f
H
y
dr
ol
o
gy
.
2016
.
[
15]
S
ha
r
m
a
A
,
G
oy
a
l
M
K
,
“
B
a
y
e
s
i
a
n
ne
t
w
o
r
k
f
o
r
m
o
nt
hl
y
r
a
i
nf
a
l
l
f
o
r
e
c
a
s
t
:
a
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
K
2
a
nd
M
C
M
C
a
l
g
o
r
i
t
hm
,
”
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
ou
r
na
l
of
C
om
p
ut
e
r
s
a
nd
A
pp
l
i
c
at
i
o
ns
,
3
8(
4
)
,
19
9
-
206
:
2016
.
[
16]
M
a
r
t
i
na
M
L
V
,
T
o
di
ni
E
,
L
i
br
a
l
o
n
A
,
“
A
B
a
y
e
s
i
a
n
de
c
i
s
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h
t
o
r
a
i
nf
a
l
l
t
hr
e
s
ho
l
d
s
ba
s
e
d
f
l
o
o
d
w
a
r
ni
ng
,
”
H
y
dr
o
l
og
y
and
E
ar
t
h
Sy
s
t
e
m
Sc
i
e
nc
e
s
D
i
s
c
u
s
s
i
on
s
,
2
(
6
)
,
26
63
-
270
6
:
2005
.
[
17]
S
i
ng
ha
l
S
,
J
e
na
M
,
“
A
s
t
u
dy
o
n
W
E
K
A
t
o
o
l
f
o
r
da
t
a
pr
e
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
c
l
us
t
e
r
i
ng
,
”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
our
nal
o
f
I
nn
ov
a
t
i
v
e
T
e
c
h
no
l
o
gy
and
E
x
pl
o
r
i
ng
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
2(
6)
,
250
-
25
3:
2013
.
[
18]
I
n
f
o
B
a
nj
i
r
P
o
r
t
a
l
,
a
v
a
i
l
a
bl
e
o
nl
i
ne
:
ht
t
p:
/
/
i
nf
o
ba
nj
i
r
w
a
t
e
r
g
o
v
.
m
y
,
2016.
2
2/
2
/
20
27
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
18
,
N
o
.
3
,
J
u
n
e
20
2
0
:
1342
-
1
350
1350
[
19]
“
M
e
t
e
o
r
o
l
o
g
i
P
o
r
t
a
l
,
”
a
v
a
i
l
a
b
l
e
o
nl
i
ne
:
ht
t
p:
/
/
w
w
w
.
m
e
t
.
g
ov
.
m
y
/
,
2
0
16.
26
/
11
/
20
14
.
[
20]
C
ha
w
l
a
,
B
o
w
y
e
r
,
H
a
l
l
,
a
nd
K
e
g
e
l
m
e
y
e
r
.
“
S
M
O
T
E
:
S
y
nt
he
t
i
c
M
i
no
r
i
t
y
”
.
200
2.
[
21]
Ch
a
w
l
a
N
.
V
,
B
o
w
y
e
r
K
.
W
,
H
a
l
l
L
.
O
,
K
e
g
e
l
m
e
y
e
r
W
.
P
,
“
S
M
O
T
E
:
S
y
n
t
h
e
t
i
c
M
i
n
o
ri
t
y
O
v
e
r
-
s
a
m
p
l
i
n
g
T
e
c
h
n
i
q
u
e
”
.
J
our
na
l
of
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
n
t
e
l
l
i
ge
nc
e
R
e
s
e
ar
c
h
,
16
:
321
-
357
.
200
2.
[
22]
D
u
c
T
ru
o
n
g
P
h
a
m
,
G
o
n
z
a
l
o
A
.
Ru
z
“
N
e
t
w
or
k
s
f
or
D
at
a
C
l
us
t
e
r
i
ng
.
”
I
n
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
o
f
t
he
R
o
y
a
l
S
o
c
i
e
t
y
A
-
M
a
t
he
m
a
t
i
c
a
l
P
hy
s
i
c
a
l
a
nd
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
S
c
i
e
nc
e
s
,
46
5,
2
927
-
294
8:
2009
.
[
23]
P
a
t
i
l
T
R
,
S
he
r
e
k
a
r
M
S
,
“
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
A
na
l
y
s
i
s
o
f
N
a
i
v
e
B
a
y
e
s
a
nd
J
4
8
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
A
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
D
a
t
a
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
J
our
na
l
o
f
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
and
A
pp
l
i
c
at
i
on
s
,
6
(
2
)
,
25
6
-
261
.
2
013
.
[
24]
F
r
i
e
dm
a
n
N
,
“
B
a
y
e
s
i
a
n
N
e
t
w
o
r
k
C
l
a
s
s
i
f
i
e
r
”
.
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
r
n
i
ng
,
29
,
131
–
161
:
199
7.
[
25]
M
a
c
ha
do
E
L
,
L
a
de
i
r
a
,
“
D
e
a
l
i
ng
w
i
t
h
R
a
r
e
C
a
s
e
s
a
n
d
A
vo
i
di
ng
O
v
e
r
f
i
t
t
i
ng
:
C
o
m
bi
ni
ng
C
l
us
t
e
r
B
a
s
e
d
O
v
e
r
s
a
m
pl
i
ng
a
nd
S
M
O
T
E
,
”
D
e
pa
r
t
m
e
nt
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
.
B
r
a
z
i
l
.
2
007
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
N
a
z
r
i
M
o
hd
N
a
w
i
r
e
c
e
i
v
e
d
h
i
s
B
.
S
.
de
g
r
e
e
i
n
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
o
f
S
c
i
e
nc
e
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
S
M
)
,
P
e
na
ng
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
i
s
M
.
S
c
.
de
g
r
e
e
i
n
c
om
put
e
r
s
c
i
e
nc
e
w
a
s
r
e
c
e
i
v
e
d
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
T
e
c
hno
l
ogy
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
M
)
,
S
k
uda
i
,
J
o
ho
r
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
hi
s
P
h
.
D
.
de
g
r
e
e
i
n
M
e
c
ha
n
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
de
pa
r
t
m
e
nt
,
S
w
a
n
s
e
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
W
a
l
e
s
S
w
a
n
s
e
a
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
l
e
c
t
u
r
e
r
i
n
S
o
f
t
w
a
r
e
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
D
e
p
a
r
t
m
e
n
t
a
t
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
u
s
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
H
M
)
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
,
d
a
t
a
m
i
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
a
n
d
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
s
.
M
o
kha
i
r
i
M
a
kh
t
a
r
i
s
a
n
A
s
s
o
c
i
a
t
e
P
r
o
f
e
s
s
o
r
o
f
C
o
m
put
i
ng
f
r
o
m
F
a
c
ul
t
y
of
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
a
n
d
C
o
m
put
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
S
u
l
t
a
n
Z
a
i
n
a
l
A
bi
d
i
n
,
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
h
i
s
P
h
.
D
.
i
n
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
t
he
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
of
B
r
a
df
o
r
d
i
n
20
12.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ude
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
n
i
ng
,
D
a
t
a
M
i
ni
ng
a
nd
b
i
g
da
t
a
a
n
a
l
y
t
i
c
s
f
o
r
t
o
xi
c
o
l
ogy
,
e
duc
a
t
i
o
n
,
he
a
l
t
h
a
nd
b
us
i
ne
s
s
a
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
.
M
o
hd
Z
a
k
i
S
a
l
i
ko
n
c
ur
r
e
n
t
l
y
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
a
l
e
c
t
ur
e
r
i
n
S
o
f
t
w
a
r
e
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
D
e
pa
r
t
m
e
nt
a
t
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
u
s
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
H
M
)
.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
hi
s
b
a
c
he
l
o
r
de
g
r
e
e
i
n
c
om
put
e
r
s
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kn
l
o
g
i
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
M
)
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
di
d
h
i
s
m
a
s
t
e
r
de
g
r
e
e
i
n
i
n
c
o
m
put
e
r
s
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
U
t
a
r
a
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
U
M
)
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
e
a
s
a
r
e
s
o
f
t
c
o
m
put
i
ng
,
s
c
he
du
l
i
ng
,
a
nd
da
t
a
ba
s
e
s
y
s
t
e
m
Z
e
ha
n
A
f
i
z
a
h
A
f
i
p
c
ur
r
e
nt
l
y
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
a
l
e
c
t
u
r
e
r
i
n
S
o
f
t
w
a
r
e
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
D
e
p
a
r
t
m
e
n
t
a
t
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
u
s
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
H
M
)
.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
hi
s
b
a
c
he
l
o
r
de
g
r
e
e
i
n
c
om
put
e
r
s
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kn
l
o
g
i
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
M
)
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
di
d
h
i
s
m
a
s
t
e
r
de
g
r
e
e
i
n
i
n
c
o
m
put
e
r
s
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
U
t
a
r
a
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
U
M
)
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
e
a
s
a
r
e
s
o
f
t
c
o
m
put
i
ng
,
s
c
he
du
l
i
ng
,
a
nd
da
t
a
ba
s
e
s
y
s
t
e
m
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.