| 注册
首页|期刊导航|海洋测绘|利用Kmeans-RBF神经网络提高重力格网化数据精度

利用Kmeans-RBF神经网络提高重力格网化数据精度

黄子炎 王庆宾 李锁柱 李亮 冯进凯

海洋测绘2021,Vol.41Issue(4):43-47,5.
海洋测绘2021,Vol.41Issue(4):43-47,5.DOI:10.3969/j.issn.1671-3044.2021.04.009

利用Kmeans-RBF神经网络提高重力格网化数据精度

Using Kmeans-RBF neural network to improve the accuracy of grid gravity data

黄子炎 1王庆宾 2李锁柱 1李亮 2冯进凯2

作者信息

  • 1. 战略支援部队信息工程大学 地理空间信息学院,河南 郑州 450001
  • 2. 61243部队,新疆 乌鲁木齐 830002
  • 折叠

摘要

关键词

重力异常/格网化/径向基函数神经网络/Kmeans聚类/深度学习

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

黄子炎,王庆宾,李锁柱,李亮,冯进凯..利用Kmeans-RBF神经网络提高重力格网化数据精度[J].海洋测绘,2021,41(4):43-47,5.

基金项目

国家自然科学基金(41774018) (41774018)

地理信息工程国家重点实验室开放基金(SKLGIE2019-M-1-3) (SKLGIE2019-M-1-3)

信息工程大学科研团队发展基金(f5206). (f5206)

海洋测绘

OA北大核心CSCDCSTPCD

1671-3044

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文