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随着GNSS终端设备的普及与广泛应用，海量的、带丰富位置信息的数据所隐藏的地质与空间变迁信息正在支撑智慧城市的发展。论文以10组不同城市出租车GPS数据为研究对象，以遗传算法、粒子群算法和蚁群算法3种智能算法为研究基础，以聚焦划分聚类算法为自动聚类的基本算法；提出了基于智能...
GNSS数据的智能聚类学习算法研究.周相兵1,2.1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所数字山地与遥感应用研究中心,四川成都610041;2.四川旅游学院信息与工程学院,四川成都610059.收稿日期:2018-10-08出版日期:2019-08-20发布日期:2019-08-27.作者简介:周...
GNSS数据的智能聚类学习算法研究2021/03/04Swarm卫星精密定轨与加速度法恢复地球重力场2021/03/04公开DEM辅助的国产卫星影像无地面控制点定位技术研究2021/03/04
GNSS数据的智能聚类学习算法研究-随着GNSS(GlobalNavigationSatelliteSystem)终端设备的普及与广泛应用,日益产生了海量的、带丰富位置信息的数据,这些数据正在支撑地球探测技术的发展。然而,GPS(GlobalPositionSystem)作为...
GNSS数据的智能聚类学习算法研究.pdf更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.《GNSS接收机基带信号处理算法》主要介绍全球卫星导航系统（GNSS）接收机基带信号处理算法和相应的…
大数据聚类是数据密集型科学的基础性、普遍性问题。聚类可以说是挖掘大数据资产价值的第一步。常见聚类方法常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类
应该说基于深度学习的聚类方法有哪些？.数据挖掘、机器学习中传统的聚类算法如KMeans、层次聚类、DBSCAN、谱聚类大家已众所周知。.可参考这篇文章：用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？.-清华大学数据科学研究院的回答-知乎.但随着深度学习...
【摘要】：GNSS多频技术的发展应用大大提高了卫星导航系统的性能，扩展了GNSS导航定位服务的领域和范围。本文主要针对GNSS多频数据处理理论与方法展开研究，主要研究内容涉及电离层多频改正、多频组合观测理论、多频观测组合法探测与修复周跳、多频模糊度快速解算等相关问题。
车行GNSS(GlobalNavigationSatelliteSystem)轨迹数据作为VGI的一种数据类型,为道路网络的建模、更新与维护提供了新的途径。由于VGI志愿者使用的设备和数据采集方法形式各异,提供的车行轨迹数据中普遍存在质量不确定性、数据多源异质性和空间分布不均匀性等问题,为基于车行GNSS轨迹的道路网络构建…
针对海量GNSS轨迹数据质量参差不齐及各级道路信息快速、低成本获取难题，《轨迹大数据挖掘与高时空精度道路众包测图》（唐炉亮等著.北京：科学出版社，2019.11）一书创新性提出了“基于GNSS轨迹大数据的高时空精度道路信息众包测绘”理论研究框架
随着GNSS终端设备的普及与广泛应用，海量的、带丰富位置信息的数据所隐藏的地质与空间变迁信息正在支撑智慧城市的发展。论文以10组不同城市出租车GPS数据为研究对象，以遗传算法、粒子群算法和蚁群算法3种智能算法为研究基础，以聚焦划分聚类算法为自动聚类的基本算法；提出了基于智能...
GNSS数据的智能聚类学习算法研究.周相兵1,2.1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所数字山地与遥感应用研究中心,四川成都610041;2.四川旅游学院信息与工程学院,四川成都610059.收稿日期:2018-10-08出版日期:2019-08-20发布日期:2019-08-27.作者简介:周...
GNSS数据的智能聚类学习算法研究2021/03/04Swarm卫星精密定轨与加速度法恢复地球重力场2021/03/04公开DEM辅助的国产卫星影像无地面控制点定位技术研究2021/03/04
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大数据聚类是数据密集型科学的基础性、普遍性问题。聚类可以说是挖掘大数据资产价值的第一步。常见聚类方法常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类
应该说基于深度学习的聚类方法有哪些？.数据挖掘、机器学习中传统的聚类算法如KMeans、层次聚类、DBSCAN、谱聚类大家已众所周知。.可参考这篇文章：用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？.-清华大学数据科学研究院的回答-知乎.但随着深度学习...
【摘要】：GNSS多频技术的发展应用大大提高了卫星导航系统的性能，扩展了GNSS导航定位服务的领域和范围。本文主要针对GNSS多频数据处理理论与方法展开研究，主要研究内容涉及电离层多频改正、多频组合观测理论、多频观测组合法探测与修复周跳、多频模糊度快速解算等相关问题。
车行GNSS(GlobalNavigationSatelliteSystem)轨迹数据作为VGI的一种数据类型,为道路网络的建模、更新与维护提供了新的途径。由于VGI志愿者使用的设备和数据采集方法形式各异,提供的车行轨迹数据中普遍存在质量不确定性、数据多源异质性和空间分布不均匀性等问题,为基于车行GNSS轨迹的道路网络构建…
针对海量GNSS轨迹数据质量参差不齐及各级道路信息快速、低成本获取难题，《轨迹大数据挖掘与高时空精度道路众包测图》（唐炉亮等著.北京：科学出版社，2019.11）一书创新性提出了“基于GNSS轨迹大数据的高时空精度道路信息众包测绘”理论研究框架
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