李进
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：南京大学地理信息科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 基于BP神经网络和拓扑参数的道路网选取研究被引量：4
- 2016年
- 道路网选取是自动制图综合的重点和难点之一,运用智能化方法实现选取是当前研究的热点。BP神经网络具有强大的非线性映射能力,可以模仿人脑机能,通过对样本的学习和训练实现自动选取;结合拓扑参数,可以使选取结果很好地保持原道路网的连通性和整体结构特征。因此,提出一种基于BP神经网络和拓扑参数的道路网选取方法。首先选择训练样本并计算其拓扑参数;然后设计BP神经网络的结构,利用训练样本进行训练,找出最佳网络结构;最后选取不同特征的道路网进行实验,将选取结果与专家选取的结果进行对比分析,评价了该方法的优势与不足,并指出了下一步的改进方向。
- 刘凯李进沈婕马劲松
- 关键词：道路网制图综合BP神经网络
- 一种基于顶点聚类的线要素简化算法改进被引量：2
- 2013年
- 首先介绍了一种利用SOM神经网络对顶点进行聚类的线要素简化算法,该算法以线要素各顶点x,y坐标为输入样本集,经过SOM神经网络的训练,形成对原有顶点的聚类,每个聚类保留一个顶点作为简化后的结果。然后分析该算法存在的一些问题,先假设加入角度和距离两维能改善原算法的效果。最后自主实现算法,并采用相关实验数据加以验证,证明增加SOM维数确实行之有效。
- 李进马劲松沈婕杨萌萌刘磊
- 关键词：制图综合SOM神经网络
