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| 利用神经网络实现地形面的曲面构造 |
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[农田水利学论文] 摘要：提出用神经网络方法解决地形面的曲面构造问题，在Back Propagation(简称BP)算法的基础上，吸取了模拟退火算法的优点，神经网络的学习按概率随机接受一个不成功训练值的方法，解决了BP算法容易陷入局部极小点的问题。通过对黄河下游河滩地形面的模拟证明，此方法可解决地形面的曲面构造问题。
关键词：地形面 自由曲面 神经网络 BP算法 模拟退火
1 引言
在水利及土木工程中经常会遇到地形面，地形面是典型的空间自由曲面，地形面在给出时，往往只给出一些反映地形、地貌特征的离散点，而无法给出描述地形面的曲面方程。然而有时需要对地形面进行描述，或者当给出的地形面的点不完整时，需要插补出合理的点。以往大多用最小二乘法或其它曲面拟合方法如三次参数样条曲面、Bezier曲面或非均匀有理B样条曲面等，这些拟合方法的缺点是：型值点一旦给定，就不能更改，否则必须重新构造表达函数；在构造曲线曲率变化较大或型值点奇异时，容易产生畸变，有时需要人为干预；此外，这些方法对数据格式都有要求。
神经网络技术借用基于人类智能（如学习和自适应）的模型、模糊技术方法，利用人类的模糊思想来求解问题，在许多领域优于传统技术。用神经网络进行地形面构造，只要测量有限个点（可以是无序的），不需要其它更多的地形面信息和曲面知识，当地形面复杂或者是测量数据不完整时，用神经网络方法更具优势，而且还可以自动处理型值点奇异情况。
本文提出用BP神经网络结合模拟退火算法进行地形面的曲面构造。
2 模型与算法的选择
为了对地形面进行曲面构……
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| 投稿人：ghrrr |
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