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基于BP神经网络的点状地图符号识别 总被引：7，自引：0，他引：7
点状地图符号的识别是实现扫描方式地图自动数字化的重要研究内容之一，本文首先分析介绍ＢＰ网络模型及其学习算法，然后根据ＢＰ模型本身所存在的一些不足之处，提出相应的改进措施，还以实际扫描地图图像进行相应的实验验证，最后，对网络的输入模式加以讨论，提出了三种减小网络规模的具体方法。 相似文献
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利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号 总被引：1，自引：0，他引：1
黄文骞 《武汉大学学报(信息科学版)》1996,(1)
着重讨论了用一种新的神经网络模型识别点状地图符号的过程，主要包括网络的结构特点和学习算法以及学习训练过程，并验证了用该网络进行点状地图符号识别的有效性。 相似文献
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点状地图符号的自动识别是地图要素自动识别中的重要研究内容。本文着重讨论基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的点状地图符号识别问题，针对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络所存在的局限性，提出了一种改进方法，增强了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的联想记忆功能，可有效地提高点状地图符号的自动识别效果。 相似文献
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黄文骞 《武汉测绘科技大学学报》1996,21(1):46-49
着重讨论了用一种新的神经网络模型识别点状地图符号的过程，主要包括网络的结构特点和学习算法以及学习训练过程，并验证了用该网络进行点状网答识别的有效性。 相似文献
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基于形状分析的点状地图符号识别 总被引：2，自引：0，他引：2
着重讨论了基于形状分析的点状地图符号识别。其主要内容包括点状地图符号的计算机描述，点状地图符号识别系统的结构，点状地图符号识别实验与分析等。文中利用带搜索控制准则的新边界跟踪算法，改进了传统的边界跟踪算法，提出了用傅立叶系数描述点状地图符号的形状特征，并对计算公式作了进一步改进，介绍如何由傅立叶系数提取形状特征不变量，实现了对点状地图符合的自动识别。 相似文献
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首先阐述了点状地图符号识别中特征选择的一般原则，然后概括了点状地图符号的图形特点和几何度量方法，并在此基础上导出了矩特征的计算公式，最后进行了相应的符号识别实验，并对实验的结果加以分析讨论。 相似文献
7.
基于矩特征的点状地图符号识别 总被引：2，自引：0，他引：2
首先阐述了点状地图符号识别中特征选择的一般原则，然后概括了点状地图符号的图形特点和几何度量方法，并在此基础上导出了矩特征的计算公式，最后进行了相应的符号识别实验，并对实验的结果加以分析讨论。 相似文献
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新的显示环境和地理事物的出现,要求旅游网络地图符号的设计不能继续完全沿用传统纸质地图符号的设计原则。借鉴认知心理学相关研究方法,以旅游网络地图点状符号设计为例,通过3个认知实验,选用比率分析和区间估计数理统计模型分析实验结果,得到旅游网络地图点状符号的设计改进方法,并对所设计的符号进行修改,形成的旅游网络地图点状符号达到了较好的认知效果。所设计的认知实验,一定程度上解决了地图符号凭制图者主观经验设计的问题,是今后地图符号设计过程中重要的实验方法。 相似文献
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基于神经网络的地图数字注记识别 总被引：1，自引：0，他引：1
指出了地图自动识别系统中地图数字注记识别存在的困难，论证了利用神经网络技术解决这种困难的可能性，并通过一个含有２个隐藏层的ＢＰ网络，说明了这种技术用于地图数字注记识别的可行性。 相似文献
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地图符号设计是地图设计的重要组成部分,其中,用于表示不依比例尺小面积地物或点状地物的点状符号设计被广泛关注和探讨。综观目前常见的网络地图,特别是旅游网络地图,其点状地图符号设计方案大多尺寸相近,以象形符号为主,但边框设计有3种不同方案:对符号添加统一边框,对不同符号添加不同边框,以及不加边框。通过眼动实验,探究点状地图符号边框设计对用户认知地图的影响,比较上述3种方案所获取的不同认知效果,进一步研究网络旅游地图的点状地图符号边框设计方案。 相似文献
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基于GASA混合策略的BP网络在基准地价测算中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
结合遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳特性 ,提出了一种用于BP网络权值学习的GASA混合策略。以江西省赣县县城商业用地为例 ,应用基于GASA混合策略的BP网络对其基准地价进行了测算 ,并与回归模型方法作了比较。结果表明 ,混合策略能有效地避免BP算法陷入局部极小和网络单目标学习易产生的过拟合现象。将神经网络用于基准地价的测算 ,精度优于常规的回归模型方法。 相似文献
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当某一问题很难甚至无法用数学方法建立精确模型时,人工神经网络的方法则显示了优势。对于一个具体问题,采用何种网络结构是至关重要的。本文以美国内华达州Cuprite矿区成像光谱数据特征矿物识别为例,采用6种不同结构的多层前馈网络模型,从其训练难度、运算效率及识别效果等方面进行了综合对比分析。 相似文献
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本文是作者关于“数学形态学与数字地图图像的分析和识别”研究成果的一部分。文章提出了地图图形的集合概念和地图图像形态分析的基元确定原则,证明了结构元素的基元最小分解定理;同时,介绍了基本的形态学变换,统一并扩展了带约束条件的数学形态学变换模型;从而,奠定了数字地图图像分析和识别的数学基础。 相似文献
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随着测绘制图与通讯技术的发展,公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品,地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性,导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此,尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展,但受制于地图图像标注数据的局限,依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战,结合地理空间人工智能技术,探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先,提出既能够表达地图图像内容,又能够为模型或算法表征的地图特征;然后,探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术,以及面向地图图像理解的语义分析方法;最后,总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法,且集成地图图像显式内容的识别（地图感知）和地图图像潜在语义的分析（地图认知）才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。 相似文献