Neural Network

NeuralNetwork Do you want to see more videos like this? Then subscribe and turn on notifications! Don&forget to subscribe to my YouTube channel and RuTube channel. Данная программа обеспечивает преобразование координат между двумя трехмерными геодезическими системами путем моделирования разниц в координатах X, Y и Z с использованием трех различных математических подходов: нейронной сети с обратным распространением ошибки (BPNN), преобразования Хельмерта и аффинного преобразования. Преобразование достигается за счет сопоставления входных координат одной системы с целевыми координатами другой системы, улавливая как линейные, так и нелинейные зависимости. BPNN, как гибкая нелинейная модель, изучает сложные преобразования с помощью настраиваемой архитектуры, включающей скрытый слой с регулируемым количеством нейронов, скоростью обучения и регуляризацией для предотвращения переобучения. Преобразование Хельмерта, как модель твердого тела, оценивает семь параметров: смещения по осям X, Y, Z, вращения (выраженные через углы Эйлера: Крен, Тангаж, Рыскание) и единый масштабный коэффициент, полученные с помощью оптимизации методом наименьших квадратов для выравнивания двух систем. Аффинное преобразование расширяет это путем оценки матрицы 3x4, которая учитывает смещения, вращения, масштабирование и сдвиг по осям, также вычисляемые с использованием метода наименьших квадратов. Для повышения численной устойчивости при работе с большими значениями координат, типичными для...