【摘 要】
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针对目前自动制图综合方法在软件平台没有普及,电子地图仍以人工编制为主,Open Street Map(简称OSM)道路不适合作为标准地图等问题,提出了一种将径向基函数神经网络(Radial B
【机 构】
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南京大学地理信息科学系,南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京师范大学地理科学学院,江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
【基金项目】
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科技部政府间国际科技创新合作重点专项(2016YFE0131600);国家自然科学基金项目(41871371,41371365)资助
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针对目前自动制图综合方法在软件平台没有普及,电子地图仍以人工编制为主,Open Street Map(简称OSM)道路不适合作为标准地图等问题,提出了一种将径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBF)应用在OSM道路网自动选取中的方法。根据多种常用的语义、几何、拓扑参数综合考虑道路网的重要性,并将该算法在系统平台中加以实现,以期为OSM道路网自动选取的精度提高和应用普及提供解决方案。实验结果与实际制图结果在形状结构上保持良好,精度为86.92%,相较于BP(Back Prop
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