三层BP神经网络在点状地图符号识别中的应用

本文主要探讨了基于BP神经网络的点状地图符号模式识别方法。作者魏钜杰和朗杨来自辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，他们针对地图符号自动识别这一关键任务，提出了一个创新的三层BP神经网络模型。点状地图符号在地图制图过程中扮演着重要角色，对其进行自动识别可以显著提升地图数字化的效率。 文章首先介绍了BP神经网络的基本原理，该网络通过计算实际输出与期望输出之间的误差，并反向调整权重，以最小化均方误差。在这个过程中，S型sigmoid函数被选为节点的作用函数，其参数（如温度）对网络的收敛性与速度有显著影响，但具体调整需根据输入特性进行。 接着，作者详细描述了BP神经网络在点状地图符号识别中的应用流程，包括数据获取阶段，即如何从扫描地形图中提取点状符号特征；神经网络构建，包括网络结构的选择和设计；训练过程，涉及训练函数的选择，如均方差函数，以及权重更新策略；最后是识别阶段，展示了基于BP网络的识别流程图，强调了其实现的简单性和快速性。 实验结果显示，通过这种方法，BP神经网络能够实现对点状地图符号的识别精度超过80%，证明了BP神经网络在点状地图符号识别上的有效性和可靠性。这为地图制图自动化提供了强有力的技术支持，有助于提高地图制作的精确度和效率。 本研究不仅深入解析了BP神经网络的工作机制，还展示了其在实际地图符号识别中的应用，为地图数字化技术的发展做出了贡献。通过这套完整的识别流程，地图制图人员可以更高效地处理大量地图数据，推动了测绘科学和技术的进步。