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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。
基于Bayesian正则化BP神经网络的GPS高程转换
【摘 要】
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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。
【机 构】
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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
【出 处】
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大地测量与地球动力学
【发表日期】
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2009年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金（40401038）
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