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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性. 相似文献
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应用ArcGIS实现高程异常等值线图的数字化和属性入库,建立高程异常数据库;在对距离加权、最小二乘插值、梯度插值3种数学方法对比分析的基础上,在面向对象的Visual Basic6.0环境下应用MapObjects地理信息控件,实现高程异常值的自动查询及显示、缩放、漫游等相关功能。 相似文献