径向基神经网络模型在滇东南金矿潜力预测中的应用

• 作者: 俞乐 柏坚
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 矿产潜力预测 人工神经网络 径向基神经网络 ROC验证 金矿 滇东南
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 地球科学
• 页码范围: 354-361
• 分类号: P628
• 字数: 7274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2011.03.024

摘要

采用人工网络神经法(Artificial NeuraI Network,ANN)有助于理解成矿系统的非线性动力学行为和对矿产资源进行预测.其中的径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)具有优秀的逼近特性,优化过程简单,训练速度快,适合于需要大量数据综合的矿产预测.采用RBFNN方法对成矿地质条件复杂的中国滇东南地区开展金矿成矿预测.研究结果表明,该模型能快速获取成矿潜力信息.通过采用受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线进行精度验证,表明该模型具有优越的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞乐	浙江大学地球科学系	23	242	9.0	15.0
5	柏坚	中国地质大学地球科学与资源学院	4	19	2.0	4.0