用自组织人工神经网络分类,识别矿物

作者运用三维Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络对我国沉积碳酸盐型锰矿中菱锰矿进行分类、识别。所选研究实例中，识别成功率达１００％．结果表明，该网络性能良好，可望成为矿物识别的有效手段。     

运用人工神经网络作汛期降水预报

本文提出汛期降水预报的人工神经网络方法，并选择一组标样进行了具体分析，预报成功率达100％，结果表明，该方法性能良好，可望成为汛期降水预报的有效手段。     

自组织人工神经网络在地震综合预报中的应用

运用三维Ｔ·ｋｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络进行地震综合预报，以云南多震区─滇西南地震区为例进行实际判别计算，预测成功率达１００％。结果表明．神经网络方法性能较好，可望成为进行地震实际预报的一种有效的辅助手段。     

黄土孔隙性分类判别的人工神经网络方法

运用人工神经网络的一典型模型——“反向传播”神经网络,对洛川黄土孔隙性的实测数据进行了分析,建立了洛川黄土孔隙性预测的计算机智能专家系统。结果表明,神经网络方法性能良好,可望成为黄土孔隙性分类、判别的有效辅助手段。     

自组织人工神经网络在滇东震旦系—寒武系分界线岩相古地理研究中的应用

运用T.Kohonen自组织人工神经网络,根据滇东24个剖面的渔户村组中谊村段的各种单元素(包括岩段厚度、组成岩段的岩石薄片单因素-白云质、硅质、泥质、磷质、陆屑及盆屑,和岩段的24种光谱元素)的统计资料,建立了该地区震旦系-寒武系分界线的岩相古地理相区识别的计算机智能专家系统,其识别成功率达100％。结果表明,该方法性能良好,可望成为岩相古地理定量研究的一种有效的辅助手段。     

矿物分类和识别的人工神经网络模型

本文提出矿物分类和识别的人工神经网络模型，并选取一组标样－我国沉积碳酸盐型锰矿中菱锰矿作为研究对象，识别效率达１００％。结果表明，该模型性能良好，可望成为矿物识别的有效手段。     

地震序列类型预测的遗传程序设计方法

提出预测地震序列类型的遗传程序设计方法，并选取一组实例作为研究对象，验证了该方法的可靠性．结果表明，遗传程序设计方法性能良好，可望成为地震序列类型预测的有效工具．      

人工神经网络在白云岩类型识别中的应用

利用地球化学数据,运用人工神经网络方法对美国密苏里州东南Ｂｏｎｎｅｔｅｒｒｅ组（寒武纪）滨海相的白云岩进行了分类、识别,判别率达１００％,结果表明,该方法性能良好,可望成为岩石分类、判别的有效手段。     

含矿预测的人工神经网络方法

运用神经网络模型的一典型模型——“反向传播”模型的改进形式,处理矿产资源统计预测问题,得出与数量化理论Ⅱ处理极为相似的结果.