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| 基于RBF神经网络的GPS/水准高程异常拟合 | |
| 引用本文： | 束蝉方,李斐,李明峰.基于RBF神经网络的GPS/水准高程异常拟合[J].地球物理学进展,2011,26(3):819-823. |
| 作者姓名： | 束蝉方 李斐 李明峰 |
| 作者单位： | 1. 南京工业大学测绘学院,南京210009;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079 2. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079 3. 南京工业大学测绘学院,南京,210009 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，江苏省高校自然科学研究项目，地理空间信息工程国家测绘局重点实验室经费资助项目，南京工业大学青年教师学术基金 |
| 摘 要： | 通过对离散GPS/水准点观测数据进行拟合从而获得区域内任意一点的高程异常是工程实践中经常遇到的问题.本文将径向基函数(RBF)神经网络方法应用于GPS/水准高程异常拟合,提出了一种新型网络学习方法.该方法首先通过对GPS/水准数据点进行Delaunay三角剖分,以其对偶Voronoi图的节点来构造选择基函数中心,再通过... |
| 关 键 词： | 径向基神经网络 高程异常 Voronoi图 义交叉验证 |
GPS/leveling quasi-geoid fitting based on RBF neural networks |
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| SHU Chan-fang,LI Fei,LI Ming-feng.GPS/leveling quasi-geoid fitting based on RBF neural networks[J].Progress in Geophysics,2011,26(3):819-823. | |
| Authors: | SHU Chan-fang LI Fei LI Ming-feng |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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