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常规确定区域似大地水准面 GPS水准法最常用的曲面拟合法通常只考虑测量误差,导致拟合结果不准确,并且简单地利用内、外符合精度去评定一个模型的拟合精度不是很可靠,只能在一定程度上说明模型拟合效果。针对此问题,利用同时顾及测量误差和模型误差的最小二乘配置法进行高程拟合,将其拟合得到的精度值作为参考,并提出利用高程异常残差三维图和内、外符合精度同时进行精度分析,然后与二次多项式和 BP神经网络拟合结果进行对比分析。研究结果表明:对于大面积高程异常值变化较大的地区,最小二乘配置法能够取得较高的拟合精度;利用残差值三维图进行精度评定是一种有效可靠的方法。 相似文献
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提出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)与BP神经网络的最优加权组合模型。通过实测数据对比分析了LS-SVM、BP神经网络、基于总体最小二乘算法(TLS)的二次多项式曲面拟合和最优加权组合模型的精度,结果表明最优加权组合模型的精度优于其他模型。 相似文献
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<正>当前世界各国都非常重视竞技体育运动项目的发展,国家之间不但面临着激烈的经济产业竞争,竞技体育方面的竞争也尤为激烈。篮球运动员要想在重大体育赛事中取得理想成绩,除了定期进行篮球比赛之外,每天还要进行高强度的篮球训练。很多运动员的平时训练量甚至已经达到了他们的生理极限,导致机体代谢水平显著下降, 相似文献
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机械产品美学设计是机械制造中的一个重要组成部分,而设计艺术风格的界定是美学设计中的关键,它主要是人类认知机理的反映,但目前对艺术风格的识别算法多限于将艺术风格进行量化,忽略了人类感知在设计艺术风格分类中的重要作用,存在特征筛选困难、算法内在机制解释性差等问题。对此,创新性提出了一种基于人类认知机理的设计艺术风格智能识别方法。依托深度卷积神经网络模型构建了ACNN网络主线,对设计图像进行了特征提取,通过三种可视化方法对各卷积层进行特征可视化,结合人类对各层特征图的认知调整网络参数,并融入人类认知辅助结构,基于人类认知机理驱动网络,使网络能够重点筛选有效特征,最后通过实验进一步验证了此方法的有效性。研究是设计艺术风格识别方法研究领域的有益补充,可为机械产品提供美学设计指导。 相似文献
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