人工神经网络在居民地面状匹配中的应用

• 作者: 武芳 许俊奎 魏慧峰
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 居民地 匹配 人机结合 相似性 更新
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 293-298
• 页数: 6页
• 分类号: P208
• 字数: 4363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2013.03.017

摘要

居民地匹配是多源空间数据融合和多尺度数据更新的核心技术环节.针对居民地匹配算法中出现的指标权重、匹配判定的总相似性阈值和各指标相似性阈值的准确量化难题,引入人工神经网络技术,利用人工神经网络在处理多要素、复杂性、模糊性分类问题上的优势,将形状相似度、方向相似度、位置相似度、大小相似度和重叠面积相似度作为输入,采用人机结合的神经网络训练策略,对3层BP神经网络进行训练,针对不同的匹配场景获取神经网络的权重向量集,实现了多指标综合衡量的居民地匹配.实验表明,该方法解决了多指标匹配算法存在的理论严谨性问题,回避了权重和阈值准确设置的难题,保证了匹配算法的科学性、稳定性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武芳	信息工程大学地理空间信息学院	109	1343	23.0	30.0