利用水深不确定度探测测深异常值的方法

被引：5

作者：

黄贤源 ^{[1
,2
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翟国君 ^{[2
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黄谟涛 ^{[2
]}

隋立芬 ^{[1
]}

柴洪洲 ^{[1
,2
]}

陆秀平 ^{[2
]}

机构：

[1] 信息工程大学测绘学院

[2] 天津海洋测绘研究所

来源：

测绘科学技术学报 | 2011年 / 28卷 / 01期

关键词：

最小二乘支持向量机(LS-SVM); 趋势面滤波; 不确定度; 测深异常值; 训练样本;

D O I：

暂无

中图分类号：

P229 [海洋测量学];

学科分类号：

081601 ;

摘要：

利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)合理地构造出海底趋势面关键在于训练样本的选取。在构造海底趋势面的过程中,提出并实现了一种基于不确定度优化训练样本的方法。为了检验该方法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,并与趋势面滤波法进行比较。结果表明,该方法能有效地抑制较大偏差训练样本的影响,构造的海底趋势面更为合理,测深异常值的剔除也更为有效。

引用

页码：70 / 74+78 +78

页数：6

共 8 条

[1] Least squares support vector machine classifiers [J].