| 径向基函数神经网络用于小比例尺道路网选取 |
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| 引用本文： | 袁林辉,刘凯,刘佩,沈婕,马劲松.径向基函数神经网络用于小比例尺道路网选取[J].测绘科学,2019,44(3):8-14,20. |
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| 作者姓名： | 袁林辉 刘凯 刘佩 沈婕 马劲松 |
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| 作者单位： | 南京大学地理信息科学系,南京,210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京 210046;南京师范大学地理科学学院,南京 210046;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023;南京大学地理信息科学系,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。相比时下较常用的反向传播神经网络,径向基函数神经网络具有更高效的学习性能。利用径向基函数神经网络的非线性映射能力,对样本进行训练和验证,并选择不同结构类型(放射式、格网式和自由式)的道路网进行选取实验。结果表明,该方法在小比例尺道路网选取研究中具有可行性,且在自动获取选取参数的同时提高了选取精度。
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| 关 键 词： | 道路网 智能选取 制图综合 径向基函数 神经网络 |
Small scale road network selection using radial basis function neural network |
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