基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法

发布时间：2017-09-22 19:03

  本文关键词：基于人工神经网络的多特征因子路网匹配算法

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【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。
【作者单位】： 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心;
【关键词】： BP神经网络 路网 匹配 多特征因子
【基金】：国家自然科学基金项目(41271383、41471102) 江苏省自然科学基金项目(BK20151547)
【分类号】：P208;TP183
【正文快照】： 2.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023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

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本文编号：902520