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题名自稳定双拼相机低空无人飞艇航测系统
被引量：4
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作者
王冬
卢秀山
刘凤英
李为鹏
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机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
日照市城乡建设勘察测绘院有限公司
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出处
《遥感信息》
CSCD
2011年第4期96-99,共4页
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基金
国家海洋局海洋溢油鉴别与损害评估技术重点实验室开放基金资助项目(200904)
国家高技术研究发展计划资助项目(2008AA121305-5-2
2009AA121405)
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文摘
介绍了自稳定双拼相机低空无人飞艇航测系统的结构组成、性能特点、技术指标和应用领域,并详细介绍了系统的核心技术:自稳定双拼相机以及影像处理软件。实验证明:使用该系统进行低空摄影测量可达到1∶2000、1∶1000地形图测绘的精度要求,达到了工程化、实用化目标。
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关键词
低空无人飞艇
自稳定双拼相机
空三加密
相机检校
影像拼接
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Keywords
low-altitude unmanned airships
the self-stabilized and dual-combined camera
aerial triangulation
camera calibration
image mosaic
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名深度学习LSTM模型的电离层总电子含量预报
被引量：22
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作者
吉长东
王强
王贵朋
刘亚南
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机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
日照市城乡建设勘察测绘院有限公司
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出处
《导航定位学报》
CSCD
2019年第3期76-81,共6页
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文摘
针对TEC时间序列高噪声、非线性和非平稳的动态序列的特性,基于分解-预测-重构的思想,运用总体经验模态分解和深度学习长短期记忆神经网络,构建了EEMD-LSTM预测模型。同时,以测试集上预测结果的均方根误差最小为目标,运用多层网格搜索算法对EMD-LSTM预测模型进行参数优选。以IGS中心2015年全年1 h时间尺度的TEC格网数据进行实验分析,结果表明,EEMD-LSTM组合模型的预报结果能够很好的反应电离层TEC的变化特性,在低、中、高纬度地区平均预报残差分别为1.37、0.82和0.96个TECu,预测平均相对精度分别为92.8%、91.9%和87.8%。
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关键词
长短期记忆神经网络
递归神经网络
总体经验模态分解
电离层总电子含量
时间序列
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Keywords
LSTM
RNN
EEMD
TEC
Time series
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分类号
TN967.1
[电子电信—信号与信息处理]
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