-
公开(公告)号：CN117725823A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311694509.6
申请日：2023-12-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/084 , G01C21/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络拟合的重力适配性分析方法。本发明首先基于有重叠滑动窗提取重力场局部区域样本，在重力基准图有限的情况下提取尽可能多的样本并保证样本之间的差异度；然后在局部区域样本的重力场特征参数中引入坡向离散度，衡量局部区域重力场坡向分布的离散程度；同时构建神经网络，并设计重力适配方向比率作为神经网络拟合目标参数，实现了对重力场方向适配性的衡量；接着采用有监督训练的方式进行神经网络的训练，所训练出来的神经网络模型能够直接反映重力场分布特征与重力匹配性能的关系，实现对重力场方向适配性的定量分析，保证所选出的重力场适配区的全面性，能够有效提高重力场背景图的利用率。
Search Results
1
records
(took 0.018 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
