基于BP神经网络的三维激光测高数据拟合方法

针对三维激光测高拟合问题，本文采用BP神经网络进行拟合，该方法可以有效地消除或减弱数据中的系统误差影响，提高计算精度。实际算例证明，在数据无粗差情况下，BP神经网络的内符合与外符合精度优于传统的二次曲面拟合的精度。     

基于自适应Kalman滤波的BP神经网络及其在高程拟合中的应用

针对传统BP神经网络容易发散、泛化能力差等问题，采用自适应Kalman滤波方法训练神经网络的连接权。与Kalman滤波训练连接权和传统的BP算法相比，该方法提高了BP神经网络计算精度，增强了泛化能力。实测数据的计算结果证明了该方法的可行性与有效性。     

Texture classification of Mediterranean land cover

Maximum likelihood (ML) and artificial neural network (ANN) classifiers were applied to three Landsat Thematic Mapper (TM) image sub-scenes (termed urban, agricultural and semi-natural) of Cukurova, Turkey. Inputs to the classifications comprised (i) spectral data and (ii) spectral data in combination with texture measures derived on a per-pixel basis. The texture measures used were: the standard deviation and variance and statistics derived from the co-occurrence matrix and the variogram. The addition of texture measures increased classification accuracy for the urban sub-scene but decreased classification accuracy for agricultural and semi-natural sub-scenes. Classification accuracy was dependent on the nature of the spatial variation in the image sub-scene and, in particular, the relation between the frequency of spatial variation and the spatial resolution of the imagery. For Mediterranean land, texture classification applied to Landsat TM imagery may be appropriate for the classification of urban areas only.     

在网络环境下的图书馆计算机编目

叙述了计算机编目的重要性,分析了图书馆计算机编目的现状和面临的挑战,阐述了网络环境下图书馆计算机编目内容和形式的扩展,并根据成都气象学院图书馆计算机编目的现状提出了相应的对策。     

参数调整对气象预测的B-P网络模型性能的影响

为了探索ＢＰ网络的参数调整特性,进行了参数α、β的选取对ＢＰ算法的收敛速度和模型的稳定性的影响研究。通过ＢＰ网络用于气象预测建模的参数调整个例分析表明：参数α、β的取值对ＢＰ模型的稳定性无显著影响,但参数值的调整尤其是β值的调整对建模的收敛速度有明显的影响。     

基于神经网络的滑坡变形预测报研究

利用ＢＰ神经网络方法建立了滑坡变形预报模型,在此模型的基础上对几个典型滑坡进行了预报分析,其结果表明用ＢＰ模型进行滑坡短期预报效果较好。     

监测网顾及灵敏度准则的解析二类设计

变形体的变形模式确定的情况下,应用灵敏度准则进行监测网的设计;根据Ｔａｙｏｒ展式,导出了监测网顾及灵敏度准则的二类设计模型,并对其解算及模拟算例加以说明。     

自动制图综合人工神经元网络方法的研究

现代神经生理学研究表明 ,人脑的大量神经元构成有所分工而又紧密联系的神经元网络 ,它的结构和功能可以采用物理可实现的系统人工神经元网络来模拟。制图综合是人脑神经元网络获取、处理、输出地理信息的复杂视觉思维过程 ,可以用人工神经元网络来模拟。文中探讨了制图综合的人工神经元网络的设计 ,并对用于实现自动制图综合的结果进行分析 ,指出其应用前景。     

自由网平差方法及统计特性新探

本文结合参数平差和主成分估计理论,导出了误差方程中含多重共线性时未知参数的求解公式,并以定理的形式,证明了主成分估计的解是极小范数解。由此,将主成分估计推广到秩亏网平差中,同时导出了未知参数估值之协因数阵的计算公式,同时,证明了自由网平差的传统特性。     

河北省环渤海地区生态经济协调发展的人工神经网络分析

区域社会经济系统的可持续发展依赖于系统成分的协调程度及与生态系统的增益耦合。传统研究多以系统动力学或多目标规划模型来调控系统。文中以人工神经网络模型来模拟和映射社会经济系统的结构和功能。通过构建、训练、测试、运行河北省环渤海地区生态经济网络模型,提出了以减缓发展速度、降低能量投入水平等措施来达到生态系统和社会经济系统协调发展的目标。