基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法

• 作者: 吕海洋 张思阳 盛业华 郭宁宁 黄宝群
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: BP神经网络 路网 匹配 多特征因子
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 地球信息科学理论与方法
• 页码范围: 1153-1159
• 页数: 7页
• 字数: 6069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1047.2016.01153

摘要

在综合考虑多个特征因子的线要素匹配时，根据经验知识确定各特征因子的权值会造成人为误差。针对该问题，本文提出了基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法，根据线要素的几何和拓扑特性选取长度、方向、形状、距离及拓扑5个特征因子的相似度作为路网匹配参考因子。首先，分别在参考图层和待匹配图层中选取样本数据组成样本对，计算样本数据的5个特征因子相似度，用样本数据的5个特征因子相似度和样本的匹配度组成学习模式对；然后，利用BP神经网络的误差反向传播机制自动学习调整各神经层之间的连接权值；最后，输入全部数据，计算参考图层的弧段和待匹配图层的弧段间的匹配度，实现综合多特征因子的路网匹配。实验结果表明，利用人工神经网络进行综合多特征因子的路网匹配可以提高匹配效率和匹配准确度。