RPROP算法在火成岩岩石分类中的应用

• 作者: 夏立显 张治国 杨毅恒 贾永红
• 来源期刊: 地球物理学进展
• 学科: 地球科学
• 关键词: RPROP算法 BP神经网络 火成岩 分类
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 应用地球物理学1
• 页码范围: 898-902
• 页数: 5页
• 分类号: P631
• 字数: 4554字
• 语种: 中文

摘要

为了更好地解决火成岩岩石分类问题,引入一种快速实用的BP算法-Resilient Backpropagation (RPROP)算法.在说明RPROP算法的基础上,结合火成岩岩石资料,建立基于RPROP算法的BP网络火成岩岩石分类模型,进行火成岩岩石分类的应用研究.结果表明,应用RPROP算法进行火成岩岩石分类,分类的准确率高,与基本BP算法及其一些改进算法相比,训练速度快,具有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨毅恒	北京信息科技大学理学院	40	313	10.0	16.0
2	贾永红	武汉大学遥感信息工程学院	61	734	14.0	25.0
3	张治国	武汉大学遥感信息工程学院	7	45	4.0	6.0
4	夏立显	吉林大学综合信息矿产预测研究所	20	230	8.0	15.0