海洋测绘
海洋測繪
해양측회
HAIYANG CEHUI
2009年
4期
32-34,41
,共4页
陈再辉%江丽钧%朱晓燕%江伟勇
陳再輝%江麗鈞%硃曉燕%江偉勇
진재휘%강려균%주효연%강위용
贝叶斯正则化%BP神经网络%数字高程模型%趋势面
貝葉斯正則化%BP神經網絡%數字高程模型%趨勢麵
패협사정칙화%BP신경망락%수자고정모형%추세면
趋势面从宏观上揭示了研究对象的特性,在各领域发挥着重要作用.BP神经网络可以对复杂系统进行无限逼近,进而进行预测.建立了基于贝叶斯正则化BP神经网络的数字高程模型趋势面,与二次多项式建立的数字高程模型趋势面进行比较分析,证明了该方法的可行性和有效性.
趨勢麵從宏觀上揭示瞭研究對象的特性,在各領域髮揮著重要作用.BP神經網絡可以對複雜繫統進行無限逼近,進而進行預測.建立瞭基于貝葉斯正則化BP神經網絡的數字高程模型趨勢麵,與二次多項式建立的數字高程模型趨勢麵進行比較分析,證明瞭該方法的可行性和有效性.
추세면종굉관상게시료연구대상적특성,재각영역발휘착중요작용.BP신경망락가이대복잡계통진행무한핍근,진이진행예측.건립료기우패협사정칙화BP신경망락적수자고정모형추세면,여이차다항식건립적수자고정모형추세면진행비교분석,증명료해방법적가행성화유효성.
