基于Bayesian正则化BP神经网络的GPS高程转换

CORC > 中国矿业大学（徐州）

	基于Bayesian正则化BP神经网络的GPS高程转换
	张秋昭 ; 张书毕 ; 刘军 ; 王光辉 ; 王波
刊名	http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=DKXB200903016&dbname=CJFQ2009
	2014-11-14 ; 2014-11-14
关键词	Bayesian正则化 BP神经网络 GPS高程转换泛化能力拟合
中文摘要	针对标准BP神经网络算法泛化能力弱、易过度训练等问题,应用Bayesian正则化算法改进BP神经网络的泛化能力。通过对某矿区GPS联测水准点拟合计算,并与L-M算法、多项式曲面拟合等方法比较,Bayesian正则化的BP神经网络拟合精度更高、更稳定、泛化能力更强。
语种	中文
其他责任者	中国矿业大学环境与测绘学院 ; 江苏省资源环境信息工程重点实验室
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/6511]
专题	中国矿业大学（徐州）
推荐引用方式 GB/T 7714	张秋昭,张书毕,刘军,等. 基于Bayesian正则化BP神经网络的GPS高程转换[J]. http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=DKXB200903016&dbname=CJFQ2009,2014, 2014.
APA	张秋昭,张书毕,刘军,王光辉,&王波.(2014).基于Bayesian正则化BP神经网络的GPS高程转换.http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=DKXB200903016&dbname=CJFQ2009.
MLA	张秋昭,et al."基于Bayesian正则化BP神经网络的GPS高程转换".http://epub.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=DKXB200903016&dbname=CJFQ2009 (2014).