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Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面

宋雷 方剑 周旭华 黄腾

宋雷, 方剑, 周旭华, 黄腾. Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 552-555.
引用本文: 宋雷, 方剑, 周旭华, 黄腾. Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 552-555.
SONG Lei, FANG Jian, ZHOU Xuhua, HUANG Teng. Application of Bayesian Regulation BP Neural Network to Fit Two-Kind Quasi-geoid[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(5): 552-555.
Citation: SONG Lei, FANG Jian, ZHOU Xuhua, HUANG Teng. Application of Bayesian Regulation BP Neural Network to Fit Two-Kind Quasi-geoid[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(5): 552-555.

Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40674013);国家863计划资助项目(2006AA09Z153)

Application of Bayesian Regulation BP Neural Network to Fit Two-Kind Quasi-geoid

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40674013);国家863计划资助项目(2006AA09Z153)
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-07-09
  • 修回日期:  2013-07-09
  • 刊出日期:  2009-05-05

Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(40674013);国家863计划资助项目(2006AA09Z153)

摘要: 为限制重力似大地水准面拟合到GPS/水准似大地水准面上的模型代表性误差,提出了Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面的新方法。利用某区域的重力似大地水准面模型和GPS/水准数据,将新方法与传统的曲面拟合法进行比较。在较大区域和两类似大地水准面差别不规则的情况下,Bayes-ian正则化BP神经网络有效地减少了拟合模型的代表性误差,而且通过Bayesian正则化算法对网络权值进行限制,抑制了过拟合现象。新方法提高了两面拟合结果的内、外符合精度。

English Abstract

宋雷, 方剑, 周旭华, 黄腾. Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 552-555.
引用本文: 宋雷, 方剑, 周旭华, 黄腾. Bayesian正则化BP神经网络拟合两类似大地水准面[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 552-555.
SONG Lei, FANG Jian, ZHOU Xuhua, HUANG Teng. Application of Bayesian Regulation BP Neural Network to Fit Two-Kind Quasi-geoid[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(5): 552-555.
Citation: SONG Lei, FANG Jian, ZHOU Xuhua, HUANG Teng. Application of Bayesian Regulation BP Neural Network to Fit Two-Kind Quasi-geoid[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(5): 552-555.

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