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基于神经网络的水深插值研究
被引量：
9
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作者
施朝健
《中国航海》
CSCD
北大核心
2003年第4期6-10,共5页
提出了利用神经网络技术,对离散的、分布不规则的海图水深数据进行插值处理得到连续水深数值的方法,研究了应用Levenberg Marquardt反向学习网络进行函数逼近和径向基函数网络进行函数插值二种算法,用函数曲面和实际水域数值对算法进行...
提出了利用神经网络技术,对离散的、分布不规则的海图水深数据进行插值处理得到连续水深数值的方法,研究了应用Levenberg Marquardt反向学习网络进行函数逼近和径向基函数网络进行函数插值二种算法,用函数曲面和实际水域数值对算法进行了测试和误差分析,并对实际应用中区域分块、规一化和等深线数据处理等问题作了说明。
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关键词
神经
网
络
海图
水深数据
水深插值
反向
学习网
络
计算方法
误差分析
水路运输
空间插值
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职称材料
题名
基于神经网络的水深插值研究
被引量：
9
1
作者
施朝健
机构
上海海运学院
出处
《中国航海》
CSCD
北大核心
2003年第4期6-10,共5页
基金
船艇综合模拟训练项目(沈阳军区〈2000〉装综字第54号)
文摘
提出了利用神经网络技术,对离散的、分布不规则的海图水深数据进行插值处理得到连续水深数值的方法,研究了应用Levenberg Marquardt反向学习网络进行函数逼近和径向基函数网络进行函数插值二种算法,用函数曲面和实际水域数值对算法进行了测试和误差分析,并对实际应用中区域分块、规一化和等深线数据处理等问题作了说明。
关键词
神经
网
络
海图
水深数据
水深插值
反向
学习网
络
计算方法
误差分析
水路运输
空间插值
Keywords
Waterway transportation
charted depth interpolation
Study
Neuron network
Function approximation
Charted depth data
分类号
P714.1 [天文地球—海洋科学]
U675.4 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于神经网络的水深插值研究
施朝健
《中国航海》
CSCD
北大核心
2003
9
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