深度学习的BP神经网络在GNSS水准拟合中的应用

来源 :海洋测绘 | 被引量 : 7次 | 上传用户：zqnihao920

【摘要】

：

针对误差逆向传播BP (back propagation)神经网络在GNSS水准拟合中存在梯度消失、陷于局部最小点的问题,通过使用深度学习中的分段线性整流函数Relu(rectified linear units)作为神经元激活函数,自适应矩估计Adam (adaptive moment estimation)算法作为网络优化函数,提出了一种基于深度学习的BP神经网络模型。研究结果表明:改进后的B

【作者】

：

董洲洋徐卫明庄昊邱广闻

【机构】

：

海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系,32023部队

【出处】

：

海洋测绘

【发表日期】

：

2019年05期

【关键词】

：

深度学习 GNSS 水准拟合 BP 神经网络 Relu 函数 ADAM 算法 deep learningGNSS level fittingBP neural

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61071006).

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