本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多特征因子路網(wǎng)匹配算法

  更多相關(guān)文章： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 路網(wǎng) 匹配 多特征因子

【摘要】：在綜合考慮多個特征因子的線要素匹配時,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識確定各特征因子的權(quán)值會造成人為誤差。針對該問題,本文提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多特征因子路網(wǎng)匹配算法,根據(jù)線要素的幾何和拓?fù)涮匦赃x取長度、方向、形狀、距離及拓?fù)?個特征因子的相似度作為路網(wǎng)匹配參考因子。首先,分別在參考圖層和待匹配圖層中選取樣本數(shù)據(jù)組成樣本對,計算樣本數(shù)據(jù)的5個特征因子相似度,用樣本數(shù)據(jù)的5個特征因子相似度和樣本的匹配度組成學(xué)習(xí)模式對;然后,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播機(jī)制自動學(xué)習(xí)調(diào)整各神經(jīng)層之間的連接權(quán)值;最后,輸入全部數(shù)據(jù),計算參考圖層的弧段和待匹配圖層的弧段間的匹配度,實(shí)現(xiàn)綜合多特征因子的路網(wǎng)匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合多特征因子的路網(wǎng)匹配可以提高匹配效率和匹配準(zhǔn)確度。
【作者單位】： 南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關(guān)鍵詞】： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 路網(wǎng) 匹配 多特征因子
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271383、41471102) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20151547)
【分類號】：P208;TP183
【正文快照】： 2.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心,南京210023的5個特征因子相似度,用樣本數(shù)據(jù)的5個特征因子相似度和樣本的匹配度組成學(xué)習(xí)模式對;然后,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播機(jī)制自動學(xué)習(xí)調(diào)整各神經(jīng)層之間的連接權(quán)值;最后,輸入全部數(shù)據(jù),計算參考圖層的弧段和待匹配圖層的

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本文編號：902520