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| 基于RBF神经网络的矿产资源潜力预测模型 | |
| 作者姓名： | 戴黎明 陈永良 刘鑫 周均太 赵峰梅 索艳慧 高武斌 楼达 |
| 作者单位： | 1. 中国海洋大学海洋地球科学学院,山东,青岛,266100;海底科学与探测技术教育部重点实验室,山东,青岛,266100 2. 吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林,长春,130026 3. 中国人民解放军57015部队,北京,100082 4. 中国石油大港油田公司,天津,300280 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(40471086); 吉林大学校内创新工程基金(419070200044) |
| 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。 |
| 关 键 词： | RBF神经网络 合成有矿可信度模型 矿产资源潜力 |
| 收稿时间： | 2010-01-09 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
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