关联分析在矿产资源预测中的应用

本文提出了应用关联分析对矿产资源进行直接和间接预测的方法.特别是在己知矿床或已知含矿单元稀少的情况下进行矿产资源预测,关联分析具有一定的优越性.     

关联度分析在研究不同时期地质异常分布特点中的应用

地质异常控制着矿床的分布.不同矿种、不同类型和规模的矿床需要不同时期、不同类型和规模的地质异常.本文应用灰色系统理论中关联度分析方法,分6个时期太古宙、元古宙、早古生代、晚古生代、中生代、新生代,分别研究不同时期中国地质异常的分布特点.结果表明,不同时期中国地质异常具有继承性和变异性等特点.本文为探讨中国地质异常的演化规律作了初步的尝试.     

模糊综合评判在勘探基地选择中的应用

本文以特征分析中的逻辑矢量长所建立的模糊关系矩阵,作为不同地质变量对不同等级评语(矿床规模或矿石品位贫富)的权系数.因此,作为一种变换,模糊关系矩阵可以使问题从地质变量空间向评语空间转换,从而解决勘探基地的评价问题.本文简述模糊综合评判的基本原理,重点以实际例子介绍方法的应用,并以Zadeh算子与Ha-macher算子分别计算评语的隶属度.计算结果表明Zadeh算子没有Hamacher算子(r=0.1~0.12)精确.12个己知矿床用Hamacher算子回判的结果正确判别率100%.文后附有BASIC语言编制的计算程序供应用.     

GM（1.1）模型与矿床深部评价

本文应用ＧＭ（１．１）模型建立矿床深评模型,并引进淡化常数ρ,从而提高了拟合精度,降低了拟合差ζ。     

多元隶属函数在评价预测单元含矿性中的运用

本文应用多元隶属函数建立含矿单元预测模型，从而评价预测单元的含矿性，为单元含矿性的预测提供了一种新的较为可靠的数学方法。用该法回判了19个已知单元。其结果正确，判别率为100％。     

基于BP神经网络的铀矿资源预测

本文利用BP神经网络的高度非线性映射功能能很好的拟合成矿作用过程这样的高度非线性耦合关系的特点,构建基于BP神经网络的铀矿资源预测模型。克服了传统成矿预测中研究各种控矿因素只通过简单的线性分析处理,不能真实反映矿床的形成与定位受哪些因素的控制,