本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和拓?fù)鋮?shù)的道路網(wǎng)選取研究　出處：《測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報》2016年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 道路網(wǎng) 制圖綜合 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)鋮?shù) 智能選取

【摘要】：道路網(wǎng)選取是自動制圖綜合的重點和難點之一,運用智能化方法實現(xiàn)選取是當(dāng)前研究的熱點。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力,可以模仿人腦機(jī)能,通過對樣本的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練實現(xiàn)自動選取;結(jié)合拓?fù)鋮?shù),可以使選取結(jié)果很好地保持原道路網(wǎng)的連通性和整體結(jié)構(gòu)特征。因此,提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和拓?fù)鋮?shù)的道路網(wǎng)選取方法。首先選擇訓(xùn)練樣本并計算其拓?fù)鋮?shù);然后設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),利用訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練,找出最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);最后選取不同特征的道路網(wǎng)進(jìn)行實驗,將選取結(jié)果與專家選取的結(jié)果進(jìn)行對比分析,評價了該方法的優(yōu)勢與不足,并指出了下一步的改進(jìn)方向。
[Abstract]:Road network selection is one of the key and difficult points in automatic cartographic generalization. Using intelligent method to realize selection is a hot topic in current research. BP neural network has powerful nonlinear mapping ability and can imitate the function of human brain. Through the study and training of the samples, the automatic selection is realized. Combined with topological parameters, the selection results can keep the connectivity and overall structural characteristics of the original road network very well. A road network selection method based on BP neural network and topological parameters is proposed. Firstly, the training samples are selected and their topological parameters are calculated. Then the structure of BP neural network is designed and the best network structure is found by using training samples. Finally, the road network with different characteristics is selected for experiments. The results are compared with those of experts, the advantages and disadvantages of the method are evaluated, and the next improvement direction is pointed out.
【作者單位】： 南京大學(xué)地理信息科學(xué)系;南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室;南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41371433)
【分類號】：P283.7
【正文快照】： 道路是地圖上重要的地物,道路網(wǎng)選取是地圖自動綜合研究的重點和難點之一[1-2],也是至今沒有完全解決的問題,眾多地圖學(xué)者做了大量研究[3-6]。究其原因,道路網(wǎng)比較復(fù)雜,需要考慮的因素和指標(biāo)比較多,而且這些指標(biāo)與道路重要性的關(guān)系比較模糊,沒有明確的數(shù)學(xué)模型和公式描述,這就

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