基于RBF神经网络的矿产资源潜力预测模型

• 作者: 刘鑫 周均太 戴黎明 楼达 索艳慧 赵峰梅 陈永良 高武斌
• 来源期刊: 物探与化探
• 学科: 地球科学
• 关键词: RBF神经网络 合成有矿可信度模型 矿产资源潜力
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 计算技术与信息处理
• 页码范围: 103-108,112
• 分类号: P632
• 字数: 4938字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于RBF神经网络的矿产资源潜力制图模型.应用该模型生成矿产资源潜力分布图分三步完成:第一步,以找矿标志的空间分布图和已知矿点空间分布图为依据,提取训练样本;第二步,根据训练样本构建RBF矿产资源潜力制图模型;第三步,生成矿产资源潜力分布图.笔者以新疆北部阿尔泰多金属成矿带为研究区,比较了该模型与合成有矿可信度等模型的找矿靶区圈定结果.两种模型的靶区圈定结果基本相同,证明了RBF矿产资源潜力制图模型的有效性.