球面散乱数据建模的神经网络方法

项目名称： 球面散乱数据建模的神经网络方法

项目编号： No.61179041

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 陈志祥

作者单位： 绍兴文理学院

项目金额： 50万元

中文摘要： 在许多实际问题中, 人们借助卫星或地球表面观测站采集到海量、散乱的对地观测数据。如何对这些数据建立有效模型（从而获取知识）是信息科学、数学、地理学等学科亟待解决的问题。基于人工神经网络独特的数据建模能力与智能化的学习算法，本项目围绕球面散乱数据建模的人工神经网络方法展开深入、系统的研究。利用球面流形的非欧几何特征、调和函数、函数逼近与插值等数学理论与方法，首先研究基于球面散乱数据的前向人工神经网络模型的构造与BP学习算法；其次，研究所构建模型逼近能力的刻画方法以及具插值性质模型的逼近误差估计与插值的稳定性等。同时，建立基于球面散乱数据的神经网络近似插值模型并研究其逼近阶；揭示神经网络模型与球调和多项式插值模型逼近能力的差异。本研究的完成将为球面散乱数据的建模、球面神经网络的设计及诸多实际问题的解决提供有力的理论依据与算法保证，同时将发展、丰富球面函数逼近的理论，进一步推动交叉学科的发展

中文关键词： 散乱数据；神经网络；算法；逼近；误差估计

英文摘要：

英文关键词： scattered data；neural networks；algorithm；approximation；error estimate