BP神经网络在化探数据分类中的应用

• 作者: 李楠 肖克炎 邹伟 阴江宁
• 来源期刊: 地质通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 化探数据 非线性 金矿 铜矿
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 1564-1571
• 分类号: P632
• 字数: 4009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-2552.2010.10.022

摘要

BP神经网络作为一种具有高度非线性映射能力的计算模型,具有优良的非线性逼近能力,在化探数据处理、矿产资源潜力评价等地学应用中,很多问题正是具有高度的非线性的.BP网络可自动模拟各种成矿因素之间的自然关系.进行全局优化搜索,减少人为干预,提高资源预测的准确率.BP网络具有简单易行、并行性强等特点,目前仍是多层前向网络的首选算法.以新疆东天山的化探数据对BP神经网络进行测试,分别以东天山地区的典型金矿、典型铜矿做矿床规模和类型的分类.测试结果表明,改进的BP神经网络收敛速度快,具有较高的学习效率,可以很好地对化探数据进行分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖克炎	中国地质科学院矿产资源研究所	173	2593	29.0	42.0
2	李楠	中国地质科学院矿产资源研究所	42	402	12.0	18.0
3	邹伟	中国地质科学院矿产资源研究所	26	238	8.0	14.0
4	阴江宁	中国地质科学院矿产资源研究所	16	178	9.0	13.0