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摘要:
针对面板堆石坝摊铺层表面及测量机器人采集摊铺层离散数据密且精度高等特征,利用径向神经网络方法,采用复二次函数作为径向基,根据数理统计理论和逐步趋近法自适应优选平滑因子拟合摊铺层高程,以达到与实际高程的最佳吻合。以某面板堆石坝的测量机器人采集的数据为例,对该方法进行了验证。结果表明,其拟合精度明显优于常规拟合方法,更加适合面板堆石坝摊铺层表面的高程拟合。
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文献信息
篇名 碾压施工质量监控的径向神经网络拟合高程研究
来源期刊 武汉大学学报:信息科学版 学科 地球科学
关键词 径向基函数 复二次函数 平滑因子 高程拟合 面板堆石坝
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 594-597
页数 分类号 P258
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄声享 武汉大学测绘学院 102 1734 21.0 39.0
2 何海清 武汉大学测绘学院 11 120 6.0 10.0
3 伍根 武汉大学测绘学院 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
径向基函数
复二次函数
平滑因子
高程拟合
面板堆石坝
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
武汉大学学报(信息科学版)
月刊
1671-8860
42-1676/TN
大16开
武汉市珞喻路129号武汉大学测绘校区
38-317
1957
chi
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