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利用支持向量机中单一核函数提取不透水面时存在时间复杂度高和提取精度低的问题。针对该问题,本文在径向基核函数的基础上引入多项式核函数,提出了一种混合核函数的不透水面提取方法。首先,由于属性不同的地物具有相似的光谱信息,在特征提取过程中将光谱信息与图像熵纹理信息相结合,可更加清楚地区分各地物类别。然后,在径向基核函数的基础上引入多项式核,可分别从局部和全局角度获取影像的特征信息,提高不透水面提取精度。最后,在不透水面提取结果基础上进行时空演变分析。本文利用阜新市主城区2009—2021年Landsat影像进行试验。结果表明,光谱与熵纹理相结合方法可改善特征提取效果,提升不透水面提取精度。与单一核函数提取方法对比,利用本文方法提取不透水面精度提高了2.5%,证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对传统的学习向量量化模型只能进行欧式空间的度量问题，该文将在学习向量量化(LVQ)模型的基础上引入径向基核函数(RBF)建立径向基函数的学习向量量化(RBF-LVQ)评价模型。以文成县为研究区，结合GIS技术选取坡度、坡向、坡形、断层距离、地质岩组、极端小时降雨量、地形湿度指数、地表覆盖、风化层厚度、黏聚力10个评价因子构建滑坡易发性评价体系，随机选取70%数据作为训练样本，分别采用RBF神经网络、LVQ神经网络和RBF-LVQ模型进行滑坡灾害易发性评价，并将剩余的30%数据利用ROC曲线进行精度检验。结果显示，训练后的RBF-LVQ模型AUC值为0.88,优于RBF神经网络的0.85和LVQ的0.86。RBF-LVQ模型拥有更好的预测能力，可为研究区域提供模型和决策支持。 相似文献
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在分析人工神经网络结构及功能的基础上,探讨以径向基函数(RBF)神经网络作为分析推理核心的GIS决策支持方法,重点研究了RBF网络的学习算法,并在此基础上建立了可对复杂非线性数据进行知识发现的四库三功能GIS决策支持系统。 相似文献
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针对VGI数据中检测更新的问题,该文提出基于径向基函数的神经网络自动匹配算法。通过选取路段的距离、方向、形状和长度4个空间特征的相似度作为衡量路段是否匹配的指标。考虑到4个空间特征指标对匹配的影响力不同,在RBF(radial basis function)神经网络中的隐含层对基函数引入粒度拉伸因子,使径向对称的RBF顾及各向异性。同时对输出层在线性加权求和函数的基础上引入sigmoid函数,使计算结果(路段的匹配度值)归一化。该算法对数据质量较差的VGI路网具有很好的匹配能力,与BP神经网络相比,RBF神经网络在地图匹配中具有更好的匹配效率。 相似文献
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高精度海洋重力异常格网插值技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对当前常用的Kriging方法、改进的二次曲面Shepard方法(MQS)、径向基函数法(RBF)三种格网插值方法进行实验比较和分析,可以得出如下结论:MQS方法插值速度快,整体精度高;RBF插值内部区域精度很高,但是容易在边缘区域出现异常误差,而且计算速度较慢;而Kriging方法在速度上略高于RBF,但精度上要稍低于RBF和MQS。另外,基于插值误差与测区重力异常具有很强相关性的特点及RBF插值方法产生的误差特性,提出了利用光滑因子和边缘数据延拓分别对MQS和RBF方法进行改进的设想,并通过实验进行了验证。 相似文献
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针对三维局部径向基函数(radialbasisfunction,RBF)空间插值过程中合理设置待插值点的邻近搜索范围问题,提出了一种依据变异函数分析探索空间异向性的局部径向基函数插值方法。首先,构建采样点的协方差矩阵求解数据的三个轴向;然后,通过旋转变换将数据变换到新的坐标系下,根据地统计中的变异函数计算三个方向的变程,并将三个变程设置为局部搜索椭球体的三个轴;最后,对每个采样点构建节点RBF,通过对待插值点影响范围内的节点RBF进行线性加权组合,求出待插点的属性值。实验结果表明,该方法顾及了空间数据的异向性,计算精度高,插值结果可靠,是一种可行的顾及异向性的三维空间插值方法。 相似文献
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基于支持向量机的CBERS-02卫星影像信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
CBERS卫星是由中国空间技术研究院与巴西空间研究院联合研制的地球资源遥感卫星,CBERS-02卫星数据总体质量比CBERS-01卫星有所提高,本文利用支持向量机方法对CBERS-02卫星影像信息进行提取。研究中首先用6S模式对影像进行大气校正,然后选择RBF为支持向量机方法的核函数,并用交叉验证方法得到影响RBF核函数的两个最佳参数值进行学习完成信息提取,最后将提取结果制作成矢量图。通过研究得出用大气校正后的数据进行信息提取分类精度有所提高;与最大似然法和最小距离法相比,支持向量机方法分类精度较高。通过将研究结果与ETM+影像进行比较得出,CBERS-02卫星影像精度能够满足应用需求并能代替TM/ETM+数据开展研究工作。 相似文献
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许华夏谢先明谢家朝曾庆宁 《测绘科学》2018,(10):16-21
针对扩展卡尔曼相位解缠(EKFPU)算法对低信噪比干涉图相位解缠精度不高的缺点,该文提出一种将径向基函数(RBF)神经网络和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合的干涉合成孔径雷达(InSAR)相位解缠算法。利用RBF神经网络的自适应调整能力和非线性拟合能力对EKF的结果进行调整、补偿,得到高精度的相位解缠结果;结合路径跟踪策略,利用质量图去引导EKF相位解缠,避免穿过误差较大的区域,进一步提高解缠的精度。通过对模拟数据和实测数据的仿真实验,验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。相比时下较常用的反向传播神经网络,径向基函数神经网络具有更高效的学习性能。利用径向基函数神经网络的非线性映射能力,对样本进行训练和验证,并选择不同结构类型(放射式、格网式和自由式)的道路网进行选取实验。结果表明,该方法在小比例尺道路网选取研究中具有可行性,且在自动获取选取参数的同时提高了选取精度。 相似文献
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卫星钟差预报在全球卫星导航系统(GNSS)中起着重要作用.将径向基函数(RBF)神经网络应用于卫星钟差预报中.为避免网络过学习状态的发生,充分利用有限的训练样本数据,采用交叉验证法(CV)训练网络.以GPS为例进行短期(24 h)预报实验,并与灰色系统模型进行对比分析.结果表明:交叉验证法可以明显提高网络的泛化能力,RBF神经网络模型的预报精度以及稳定性均优于灰色系统模型. 相似文献
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利用元胞自动机(Cellular Automata,CA)模拟土地利用变化,已经成为认识和理解其复杂动态演化过程的有效手段.传统的元胞自动机基于线性转换规则,较难表达土地利用变化的非线性边界问题.本文研究利用最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),将原空间下的非线性可分问题,通过高斯径向基核函数映射到高维特征空间,简化... 相似文献
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神经网络在卫星钟差短期预报中的应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文针对卫星钟差的特点,提出了基于神经网络的卫星钟差短期预报模型,给出了基于径向基函数(RBF)网络进行卫星钟差预测的基本思想、预测模型和实施步骤,并对比分析了神经网络模型与灰色系统理论模型的区别.为验证本文提出的预报模型的可行性和有效性,利用GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并与灰色系统模型进行对比分析.仿真结... 相似文献