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摘要:
无初值依赖的快速收敛是大角度相对定向解算的关键所在.为此,本文提出一种混合共轭梯度算法,具体过程是:①采用随机爬山算法对给定的相对定向元素初值进行随机扰动,产生保证优化方向的初值;②局部优化中以超线性收敛的共轭梯度法取代相对定向中的最速下降法,以提高其收敛速度;③全局收敛条件为计算误差小于规定的限差.对比试验表明,混合共轭梯度算法无初值依赖性,具有较高的解算精度和较少的迭代次数.
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文献信息
篇名 大角度立体像对相对定向的混合共轭梯度算法
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 相对定向 大角度 全局收敛 随机爬山算法 共轭梯度法
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 摄影测量学与遥感
研究方向 页码范围 322-329
页数 8页 分类号 P237
字数 4125字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
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相对定向
大角度
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随机爬山算法
共轭梯度法
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
测绘学报
月刊
1001-1595
11-2089/P
大16开
北京复兴门外三里河路50号
2-224
1957
chi
出版文献量(篇)
3170
总下载数(次)
17
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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