测绘工程
測繪工程
측회공정
ENGINEERING OF SURVEYING AND MAPPING
2011年
2期
66-69
,共4页
陈再辉%江丽钧%徐洪波%吴刚
陳再輝%江麗鈞%徐洪波%吳剛
진재휘%강려균%서홍파%오강
BP神经网络%RBF神经网络%DEM%趋势面
BP神經網絡%RBF神經網絡%DEM%趨勢麵
BP신경망락%RBF신경망락%DEM%추세면
趋势面从宏观上揭示研究对象的特性,在各领域发挥着重要作用.神经网络可以对复杂系统进行无限逼近,进而进行预测.基于贝叶斯正则化BP神经网络和RBF神经网络对DEM趋势面进行逼近,并与二次多项式建立的DEM趋势面进行比较分析,证明该方法的可行性和有效性.
趨勢麵從宏觀上揭示研究對象的特性,在各領域髮揮著重要作用.神經網絡可以對複雜繫統進行無限逼近,進而進行預測.基于貝葉斯正則化BP神經網絡和RBF神經網絡對DEM趨勢麵進行逼近,併與二次多項式建立的DEM趨勢麵進行比較分析,證明該方法的可行性和有效性.
추세면종굉관상게시연구대상적특성,재각영역발휘착중요작용.신경망락가이대복잡계통진행무한핍근,진이진행예측.기우패협사정칙화BP신경망락화RBF신경망락대DEM추세면진행핍근,병여이차다항식건립적DEM추세면진행비교분석,증명해방법적가행성화유효성.
