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提出了一种基于径向基函数 ( RBF)神经网络的数字地图压缩方法 ,给出了网络训练的具体算法。与一般 RBF网络的构造方法不同 ,该网络结构的所有参数是通过学习方式同时获得的 ,因此大大增强了其适应性。数字仿真表明该方法具有自动适应地形、参数配置合理、在线计算量小等特点
径向基函数神经网络实现数字地图压缩
【摘 要】
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提出了一种基于径向基函数 ( RBF)神经网络的数字地图压缩方法 ,给出了网络训练的具体算法。与一般 RBF网络的构造方法不同 ,该网络结构的所有参数是通过学习方式同时获得的 ,因此大大增强了其适应性。数字仿真表明该方法具有自动适应地形、参数配置合理、在线计算量小等特点
【机 构】
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西北民族学院网络中心,陕西科技大学机电工程学院
【出 处】
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陕西科技大学学报
【发表日期】
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2003年01期
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