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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性. 相似文献
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基于岭估计的有理多项式参数求解方法 总被引：5，自引：1，他引：4
在使用最小二乘法解算卫星遥感影像的RPC参数时,如果控制点非均匀分布或模型过度参数化,其法方程系数矩阵很容易产生病态,获得的解将偏离真值,甚至得到错误的解.使用岭估计可改善法方程的状态,保证解稳定.采用岭估计方法,通过所获取的不同岭参数对SPOT和QuickBird影像进行实验,证实L曲线法是一种稳定的、有效的岭参数确定方法,可显著提高RPC参数的解算精度. 相似文献
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GPS高程拟合的方式及可靠性分析 总被引：2，自引：1，他引：2
在范围不大的区域中，高程异常具有一定的几何相关性，GPS高程拟合就是利用这一原理，求解正常高。在解析法求解过程中，首先用最小二乘法确定拟合数学模型的系数，在此基础上计算出待测点的高程异常值。通过实例验证：GPS高程拟合的精度主要取决于GPS大地高的精度、重合点正常高的精度、重合点的分布及拟模型的选择。一般在重合点数量充足且分布均匀的情况下，GPS高程拟合的精度可达到四等水准网的精度要求。 相似文献