测绘科学

2018, v.43;No.237(03) 45-50

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径向基函数神经网络的路网自动匹配算法
Automated matching road networks utilized RBF neural network

郭宁宁;盛业华;吕海洋;黄宝群;张思阳;

摘要(Abstract):

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。

关键词(KeyWords): 地图匹配;径向基神经网络;RBF;VGI路网

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(41271383,41471102);; 江苏省自然科学基金项目(BK20151547)

作者(Author): 郭宁宁;盛业华;吕海洋;黄宝群;张思阳;

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DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2018.03.008

参考文献(References):

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