Применение методов искусственного интеллекта для трансформации системы координат

Проблемы современного бетона и железобетона. Выпуск 4 (2012 г.)

Применение методов искусственного интеллекта для трансформации системы координат

Аннотация

В статье обсуждается проблема трансформации в виде функции f :R2 →R2 , представляющей собой зависимость между координатами [x,y] первичной системы и координатами [X,Y] вторичной системы. Задача трансформации [X,Y] = f(x,y), технически понимаемая как транс- формация системы координат, решена посредством однонаправленных двухслойных нейтральных сетей сигмоидального типа, радиальных нейтральных сетей, рекуррентных каскадных нейтральных сетей, нейро-не- четких каскадных нейтральных сетей с применением модели Такаги-Су- гено-Канга. Применяемые численные методы при постановке задачи позволяют достичь уровня точности, эквивалентного картографической точности изображений в Пространственных Информационных Системах.

Для цитирования: Мрувчиньска, М. Применение методов искусственного интеллекта для трансформации системы координат / М. Мрувчиньска // Проблемы современного бетона и железобетона : сб. науч. тр. / Ин-т БелНИИС; редкол.: М. Ф. Марковский [и др.]. – Минск, 2012. – Вып. 4. – С. 6-19. 

Полный текст статьи (на английском языке):


Список использованных источников

  1. Babuska R., Verbruggen H.B.: Constructing fuzzy models by product space clustering, in «Fuzzy model identification». H. Hellendoorn, D. Driankov, Eds., Springer, Berlin, 1998.
  2. Barsi A.: Performing coordinate transformation by artificial neural network. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten 4/2001.
  3. Bishop Ch.M.: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, New York, 2006.
  4. Brys´ H., Zielina L.: Aplikacja globalnego systemu współrzędnych prostokątnych UTM na mapach w układzie «1992» na potrzeby inżynierii środowiska i gospodarki wodnej. Przegląd Geodezyjny Nr 2, Warszawa 2005.
  5. Faulkner J.: Einführung in Neuronale Netze. Universität Tübingen, 2001.
  6. Gil J.: Przykłady zastosowań sieci neuronowych w geodezji. Oficyna Wydawnicza Uniwersytetu Zielonogórskiego, Zielona Góra 2006.
  7. Łęski J.: Systemy neuronowo — rozmyte. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2008.
  8. Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2006.
  9. Rojas R.: Neural Networks. A Systematic Introduction. Springer — Verlagen, Berlin, 2003.
  10. Zadeh L.A.: Fuzzy sets. Information and Control, 1965.
  11. Zell A.: Simulation neulonaler Netze. Oldenbourg. Munchen, 2003.



ISSN 2076-6033

Авторы:  Mrówczyńska M.