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基于稳健估计的神经网络高程拟合模型的研究

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基于稳健估计的神经网络高程拟合模型的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
引言第9-10页
第1章 文献综述第10-15页
  · 课题背景第10-11页
  · 研究现状第11-13页
    · 高程基准发展现状第11-12页
    · 高程拟合研究现状第12-13页
    · 神经网络应用现状第13页
  · 论文研究内容第13-15页
第2章 基础理论第15-25页
  · GNSS高程转换第15-17页
    · 高程系统第15页
    · 高程异常的确定第15-16页
    · 误差来源第16-17页
  · 高程拟合模型第17-21页
    · 常用拟合函数第17-18页
    · 拟合函数对比第18页
    · 拟合模型误差分析第18-20页
    · 拟合精度评定指标第20-21页
  · 抗差估计第21-25页
    · 估计方法概述第21-22页
    · 粗差处理思想第22页
    · 稳健估计第22-25页
第3章 基于MEA优化的抗差BP神经网络高程拟合模型第25-46页
  · 神经网络基本原理第25-26页
    · 生物神经元第25页
    · 人工神经元模型第25-26页
    · 神经网络的基本性能第26页
  · BP神经网络模型第26-29页
    · BP网络拓扑结构第27页
    · BP网络学习过程第27-28页
    · BP拟合的适用性分析第28-29页
  · 思维进化算法第29-32页
    · 概述第29-30页
    · 术语和概念第30-31页
    · 思维进化算法优化BP网络第31-32页
  · MEA优化的抗差BP高程拟合模型建立第32-41页
    · 模型设计思路第32-33页
    · 拟合模型建立第33-35页
    · 模型优化技术流程第35-36页
    · 模型参数设计第36-41页
  · 模型仿真测试第41-45页
    · 试验数据第41-42页
    · 仿真方案设计第42-43页
    · 试验结果与分析第43-45页
  · 本章小结第45-46页
第4章 改进的正则化RBF神经网络高程拟合模型第46-58页
  · RBF神经网络概述第46-48页
    · 生理学基础第46页
    · 网络工作原理第46-48页
    · 网络设计原则第48页
  · 正则化RBF神经网络第48-51页
    · 正则化理论第48-49页
    · 正则化网络模型第49-50页
    · RBF网络与BP网络的区别与联系第50-51页
  · 改进的正则化RBF神经网络模型的建立第51-54页
    · 模型设计思路第51页
    · 隐节点中心的抗差优化第51-53页
    · 抗差RBF拟合模型的建立第53-54页
  · 模型仿真测试第54-57页
    · 试验数据第54-55页
    · 仿真方案设计第55-56页
    · 试验结果与分析第56-57页
  · 本章小结第57-58页
结论第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
导师及企业导师简介第64-65页
作者简介第65-66页
第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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