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地学自由曲面径向基函数网络重建的详细算法 总被引:3,自引:0,他引:3
径向基函数(RadialBasisFunction,简称RBF)神经网络是一种理想的地学离散数据网格化工具,能够适应各种不同分布形式和边界条件的数据,收敛速度较快,可以逼近任何复杂曲面。这里详细介绍了RBF神经网络的算法。适当径向基函数的形式和偏差系数是使用RBF神经网络作地学曲面重建的关键。大量的实际数据验证结果表明,当选用Gauss型径向基函数时,一般可获得比较理想的网格化效果,同时具备"曲面平滑"和"拟合度高"的特点。 相似文献
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重点论述高峰锡矿 10 0号矿体的矿床数学经济模型的建立 ,分析模型在采矿、选矿等矿山生产动态管理中的作用及意义 相似文献
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给定内插高程异常值的精度时对GPS水准网格间距的考虑 总被引:7,自引:0,他引:7
在已布设GPS水准网的地区,若需内插其中任意一点的高程异常值时,应该了解该内插值的精度。导出了该内插点高程异常值的精度评定方法,并具体给出在我国C级GPS水准网中,该内插点高程异常推估值精度和该地区的地形和栅格重力异常分辨率的数学关系式和实例。在给定内插点高程异常值精度的局域大地水准面时,按不同地形和栅格重力异常分辨率的密度,根据这些数学关系式,可以设计间距合理的B级或C级GPS水准网。 相似文献
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在地图内容和形式数学表示的基础上研究了地图的数学定义。由于引入隐式地图和变换条件,故所有储存地图信息的载体均可属于地图的范围,从而使地图定义获得了广义的解释和精确的表达 相似文献
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