径向基函数神经网络用于小比例尺道路网选取

摘要

针对小比例尺道路网专题数据少、语义信息缺乏的特点,该文根据小比例尺道路网已有的语义几何属性和拓扑结构,构建一系列参数作为选取依据。将道路网选取抽象为分类问题,提出一种使用径向基函数神经网络和多参数进行道路网选取的方法。相比时下较常用的反向传播神经网络,径向基函数神经网络具有更高效的学习性能。利用径向基函数神经网络的非线性映射能力,对样本进行训练和验证,并选择不同结构类型(放射式、格网式和自由式)的道路网进行选取实验。结果表明,该方法在小比例尺道路网选取研究中具有可行性,且在自动获取选取参数的同时提高了选取精度。