神经网络在赤铁矿含量预测中的应用

• 作者: 鲁精兵
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱 神经网络 回归
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 147-150
• 分类号: TP391
• 字数: 2887字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2011.12.041

摘要

高光谱曲线信息量大,如何从中提取有效信息是一个难点.赤铁矿作为花岗岩型铀矿床蚀变带中的典型蚀变矿物,也是寻找铀矿的标志之一.文章从铀矿床矿物的高光谱曲线中提取光谱特征参数,利用神经网络方法构建光谱特征参数与赤铁矿含量的关联模型,对铀矿床矿物中赤铁矿的含量进行预测.结果表明,和传统的多元线性回归、支持向量机等方法相比,神经网络方法的精度高于现有算法,是一种可行的、有效的算法.