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    基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OSM道路網(wǎng)智能選取

    劉佩; 袁林輝; 張康; 沈婕; 馬勁松 南京大學(xué)地理信息科學(xué)系; 江蘇南京210023; 南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 江蘇南京210046; 南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院; 江蘇南京210046; 江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心; 江蘇南京210023
    • osm
    • 徑向基函數(shù)
    • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    • 道路網(wǎng)選取
    • 自動(dòng)制圖綜合

    摘要:針對(duì)目前自動(dòng)制圖綜合方法在軟件平臺(tái)沒(méi)有普及,電子地圖仍以人工編制為主,Open Street Map(簡(jiǎn)稱OSM)道路不適合作為標(biāo)準(zhǔn)地圖等問(wèn)題,提出了一種將徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function, RBF)應(yīng)用在OSM道路網(wǎng)自動(dòng)選取中的方法。根據(jù)多種常用的語(yǔ)義、幾何、拓?fù)鋮?shù)綜合考慮道路網(wǎng)的重要性,并將該算法在系統(tǒng)平臺(tái)中加以實(shí)現(xiàn),以期為OSM道路網(wǎng)自動(dòng)選取的精度提高和應(yīng)用普及提供解決方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際制圖結(jié)果在形狀結(jié)構(gòu)上保持良好,精度為86.92%,相較于BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的效果有所提高。

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