Acta Scientiarum Polonorum

Czasopismo naukowe założone w 2001 roku przez polskie uczelnie rolnicze

| Informacje | Recenzenci | Rada Programowa | Rady naukowe | Adresy redakcji | Serie | Wymogi edytorskie | Wzorcowy artykuł | Warunki publikacji | Procedura recenzowania | Prenumerata | Streszczenia | Szukaj | Statystyki |
Geodesia et Descriptio Terrarum
(Geodezja i Kartografia) 6 (1) 2007
Tytuł
ESTYMACJA BŁĘDÓW MODELU POWIERZCHNI OPISANYCH FUNKCJAMI KSZTAŁTU ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH
Autor
Maria Mrówczyńska
Słowa kluczowe
sieci neuronowe jednokierunkowe, algorytmy gradientowe, aproksymacja powierzchni
Streszczenie
W artykule przedstawiono zagadnienie estymacji błędów modeli powierzchni określonej na dyskretnym zbiorze punktów o danych wartościach współrzędnych przestrzennych (x,y,z). Przyjęto, że obiekt opisują funkcje kształtu w postaci płaszczyzny, paraboloidy eliptycznej oraz paraboloidy hiperbolicznej. Realizacja numeryczna zadania polegała na wyznaczeniu błędów modeli określonych za pomocą sieci neuronowych oraz na podstawie rozwiązania zadań wyrównawczych. Modelowanie za pomocą sieci neuronowych zrealizowano za pomocą sieci jednokierunkowych wielowarstwowych z zastosowaniem gradientowych metod optymalizacji oraz algorytmu ResilientbackPropagation (RPROP). Wyniki porównano z wynikami aproksymacji wielomianem drugiego i trzeciego stopnia, funkcją sklejaną oraz metodą kriging.
Strony
15-23
Cytowanie
Mrówczyńska, M. (2007). ESTYMACJA BŁĘDÓW MODELU POWIERZCHNI OPISANYCH FUNKCJAMI KSZTAŁTU ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH. Acta Sci. Pol. Geod. Descr. Terr., 6(1), 15-23.
Pełny tekst