Volume 41 Issue 12
Dec.  2016
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WEI Guanjun, DANG Yamin, ZHANG Chuanyin. Using Minimum Fuzzy Entropy Algorithm to Measure Uncertainty of Geodetic Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(12): 1677-1682. DOI: 10.13203/j.whugis20140770
Citation: WEI Guanjun, DANG Yamin, ZHANG Chuanyin. Using Minimum Fuzzy Entropy Algorithm to Measure Uncertainty of Geodetic Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(12): 1677-1682. DOI: 10.13203/j.whugis20140770
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Using Minimum Fuzzy Entropy Algorithm to Measure Uncertainty of Geodetic Data

  • 1.

    Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China

  • 2.

    Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China

Funds: Foundation of Gansu Province,No. 1508RJZA065; Science and Technology Support Program of Lanzhou Jiaotong University,No.ZC2014002; Higher Education Research Project of Gansu Province,No.2014B-040
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  • Author Bio:

    WEI Guanjun，PhD,associate professor,specializes in geodetic data processing.E-mail:wchampion@sina.com

  • Corresponding author:

    DANG Yamin,PhD,professor.E-mail:dangym@casm.ac.cn

  • Received Date: September 06, 2015
  • Published Date: December 04, 2016
    Graphical Abstract
    • Abstract
  • Quality and reliability of geodetic data depend on the size of its uncertainty. In this paper, uncertainty in measurement data is effectivey evaluated based on the theory of measurement uncertainty and fuzzy mathematics, A Function model using measurement uncertainty as unknown parameter is established to directly evaluate the uncertainty of survey data. The Fuzzy Entropy Measure is proposed as the optimal criterion to solve the function model. A corresponding algorithm is established; Experiemental results and comparisons with the least squares estimation show that the proposed method using a elevation monitoring network data solver is feasible.
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