區(qū)域似大地水準面確定的最小二乘支持向量機方法

區(qū)域似大地水準面確定的最小二乘支持向量機方法

支持向量機(SVM)是近年來發(fā)展起來的機器學習的新方法,它較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)、局部極小點等實際問題.文中研究支持向量機的拓展算法--最小二乘支持向量機(LSSVM),并將其應(yīng)用于確定大面積復雜似大地水準面.通過工程實例并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和二次曲面多項式擬合模型相比較,驗證確定區(qū)域似大地水準面的LSSVM方法的有效性.

作 者： 范千 張寧 FAN Qian ZHANG Ning   作者單位： 范千,FAN Qian(武漢大學,災(zāi)害監(jiān)測與防治研究中心,湖北,武漢,430079;武漢大學,測繪學院,湖北,武漢,430079)

張寧,ZHANG Ning(閩江學院,物理學與電子信息工程系,福建,福州,350108) 

刊 名： 測繪工程  ISTIC 英文刊名： ENGINEERING OF SURVEYING AND MAPPING  年，卷(期)： 2008 17(5)  分類號： P228.4  關(guān)鍵詞： 似大地水準面   最小二乘支持向量機   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)   二次曲面多項式  

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