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海底地形和海洋重力场在一定波段频率域上存在相关性,传统海底地形反演方法主要考虑海底地形与重力数据之间的线性关系,而忽略非线性项作用对反演结果的影响。基于此,提出了基于海底地形单元分区的BP神经网络反演方法,改善海底地形反演精度。选取东印度洋北部东经90°海岭附近海域(83°E~92°E,10°S~10°N)为实验区,利用船测水深、卫星测高重力等数据,根据地形特征将实验区分为海盆区和海岭区,使用BP神经网络方法分别进行海底地形反演,构建了实验区1′×1′局部海底地形模型。结果表明,基于地形单元分区的反演结果模型平均相对误差精度可达1.45%,比未分区的反演结果均方根误差降低了42 m,验证了本文方法的有效性和可行性。 相似文献
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针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
116.
针对传统遥感影像目标检测方法效率不高,并且无有效手段对检测信息进行管理利用的问题,提出了在B/S构架下基于深度学习的目标检测及定位方法。通过集成深度学习框架、WebGIS以及数据库,实现了集遥感影像目标检测、展示及管理于一体的目标检测定位系统,满足多用户基于前端浏览器的并发目标检测需求。利用网格划分策略,实现了基于前端的大区域范围的目标快速检测。基于某机场飞机目标及某城市区域运动场目标检测结果表明:本文设计的目标检测定位系统能够在前端实现目标快速检测定位,具有较高检测精度,并可有效管理检测信息,为深度学习循环再利用提供数据支撑。 相似文献
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目前,城市、平原地区的似大地水准面建立精度已经达到厘米级,但在矿区进行高程拟合时,由于地面高低起伏没有规则,其似大地水准面的拟合精度并不理想。针对此问题,本文提出利用遗传算法优化Elman神经网络的方法精化似大地水准面,采用移去-恢复法对残差进行建模,使用EGM 2008地球重力场模型和地形起伏信息来精化求解似大地水准面和参考椭球面之间的高程异常,同时着重分析了地球重力场模型以及地形变化信息对高程异常求解的重要性,并使用某矿区实测数据(GPS、水准)对所提方法进行验证,实验结果表明:文中所提方法的精度要优于二次曲面拟合模型和单一Elman模型,其外符合精度达到了1.14 cm,可以代替四等水准测量。 相似文献
118.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
采用递归神经网络对空基COSMIC和地基垂测站数据建立了全球电离层峰值电子密度模型,模型均方根误差达到1.3×10~5 el/cm~3。在春夏秋冬4个季节内,人工神经网络ANN模型预测精度比IRI模型分别提高了25.7%、19.7%、33.3%和21.8%。另外,ANN模型不仅能够有效地模拟全球电离层时空变化特征,也能够成功地模拟电离层的诸多区域物理变化特性,如赤道电离异常、威德尔海异常、中纬度夜间异常和冬季异常。ANN模型可以为改正单频接收机的电离层延迟发挥一定的作用。 相似文献
119.
鱼雷打靶试验对评价武器系统对目标的打击性能具有重要意义。水动力参数是模拟鱼雷水下运动轨迹、预报鱼雷打靶落点的关键参数。随着现代CFD技术的发展,采用数值方法获取水动力参数,提高了轨迹预报精度,但计算效率不高,不利于多工况下鱼雷打靶预报。首先,基于刚体动量和动量矩定理建立了鱼雷的水下运动方程组,运用4阶龙格–库塔(Runge-Kuta)法对运动方程组进行数值求解,对鱼雷水下轨迹进行模拟,从而获取鱼雷打靶性能。其次,提出了基于遗传算法的近似模型(GA-BP)和自适应遗传算法优化的近似模型(AGA-BP)模拟鱼雷水下打靶落点,对鱼雷打靶性能进行快速预报。通过仿真和数据对比,结果表明:AGA-BP预测模型相对于BP预测模型更稳定、GA-BP预测模型收敛速度更快,实现对鱼雷水下打靶快速预报。 相似文献
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