首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 基礎科學 > 天文學 > 地理信息世界 > 基于RBF神經網絡的OSM道路網智能選取 【正文】
摘要:針對目前自動制圖綜合方法在軟件平臺沒有普及,電子地圖仍以人工編制為主,Open Street Map(簡稱OSM)道路不適合作為標準地圖等問題,提出了一種將徑向基函數神經網絡(Radial Basis Function, RBF)應用在OSM道路網自動選取中的方法。根據多種常用的語義、幾何、拓撲參數綜合考慮道路網的重要性,并將該算法在系統平臺中加以實現,以期為OSM道路網自動選取的精度提高和應用普及提供解決方案。實驗結果與實際制圖結果在形狀結構上保持良好,精度為86.92%,相較于BP(Back Propagation)神經網絡算法的效果有所提高。
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