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J-GLOBAL ID：202102236713404472   整理番号：21A0487168

重力情報を融合するような大地水準面精化モデル【JST・京大機械翻訳】

Quasi-geoid refinement model fused with gravity information

著者 (2件)： Shen Xin (東南大学交通学院,江蘇南京211189) ,  Hu Wusheng (東南大学交通学院,江蘇南京211189)
資料名： Shandong Jiaotong Xueyuan Xuebao  (Shandong Jiaotong Xueyuan Xuebao)
巻： 28  号： 4  ページ： 71-78  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3610A  ISSN： 1672-0032  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 二次多項式モデルに基づき,重力情報融合の多項式モデルおよび融合重力情報の誤差逆伝搬(BP)ニューラルネットワークモデルを,2つの大地レベル面精細化モデルのために提案した。実験検証により、3種類のモデルのチェックポイントフィッティングにおける誤差は、それぞれ±11.7cm、±4.3cmと±4.0cmであり、重力情報は大地水準モデルのフィッティング効果を高め、BPニューラルネットワークモデルのフィッティング精度が最も高いことが分かった。それは,二次多項式モデルと比較して65%増加した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *重力 ,  精密化
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  実験検証 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 測地学  (DC02000X) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 重力 ,  融合 ,  大地 ,  モデル