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本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度。
基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用
【摘 要】
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本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院测绘与国土信息工程系;
【出 处】
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测绘科学
【发表日期】
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2013年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金(10878026)
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