排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对误差逆向传播BP (back propagation)神经网络在GNSS水准拟合中存在梯度消失、陷于局部最小点的问题,通过使用深度学习中的分段线性整流函数Relu(rectified linear units)作为神经元激活函数,自适应矩估计Adam (adaptive moment estimation)算法作为网络优化函数,提出了一种基于深度学习的BP神经网络模型。研究结果表明:改进后的BP神经网络内外符合精度分别提高近50%和25%,可达0.9 cm和2.4 cm,为GNSS水准拟合提供了新的思路。 相似文献
2.
分析了北斗装备管理工作的需求,提出并编程实现了北斗装备管理软件的设计思路。该软件可以实现信息管理、任务计划辅助和装备检索三项功能,能够极大地提高北斗装备管理人员的工作效率和准确度,提升北斗装备的管理水平。 相似文献
3.
针对数学拟合法在进行全球定位系统(GPS)水准拟合时,因受自身模型限制,导致GPS水准拟合精度不高的问题,该文提出了一种基于EGM2008模型和深度学习的GPS水准拟合法.首先使用深度学习中的分段线性整流函数(ReLU)作为神经元激活函数加快网络的收敛速度,然后利用 自适应矩估计函数(Adam)作为优化函数加速获取最优解,并采用正则化丢弃法(Dropout)增强深度学习网络的泛化能力.通过实测数据计算表明:该文方法相比常用的多项式拟合法,丘陵地区外符合精度提高了约65％,达到1.7 cm;高差变化较大的山地外符合精度提高了约90％,达到1.2 cm. 相似文献
1