Legendre多项式神经网络在重力数据插值中的应用 |
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引用本文: | 谢心和,赵东明,刘长青.Legendre多项式神经网络在重力数据插值中的应用[J].测绘与空间地理信息,2023(12):19-23. |
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作者姓名: | 谢心和 赵东明 刘长青 |
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作者单位: | 信息工程大学地理空间信息学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(42174008)资助; |
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摘 要: | 当前重力背景场构建所需的高精度、高分辨率重力数据,已可通过多种方式获取。神经网络与重力场结合的研究方兴未艾,考虑到神经网络使用的特点,其适用于重力数据处理的插值拟合过程。本文针对重力离散数据格网化插值过程精度降低的问题,提出一种基于正交多项式神经网络对重力数据进行插值的新方法。勒让德多项式神经网络(LPNN)模型具有复杂非线性映射能力,能够对重力数据推估建模,但由于其单层结构,LPNN的计算复杂度低。通过与现有方法进行比较,本文方法获得结果的准确性和可靠性,最后在中国南海实验区域上进行高精度重力数据插值成图,进一步验证了方法的可行性。
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关 键 词: | Legendre多项式神经网络 重力数据 插值 |
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