首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

Kohonen人工神经网络在新疆东天山地区斑岩型钼矿资源预测中的应用
引用本文:王中,肖克炎,丁建华. Kohonen人工神经网络在新疆东天山地区斑岩型钼矿资源预测中的应用[J]. 江苏地质, 2015, 39(2): 231-235
作者姓名:王中  肖克炎  丁建华
作者单位:1. 安徽省地质调查院,安徽合肥,230001
2. 中国地质科学院矿产资源研究所,北京,100037
基金项目:中国地质调查局项目“全国重要成矿区带矿产区划部署综合研究”(12120114051401)、“重点成矿区带矿产资源综合评价与区划”(12120113092700)联合资助
摘    要:采用多源信息找矿模型,结合Kohonen人工神经网络对新疆东天山地区斑岩型钼矿进行了成矿预测。通过该地区已有斑岩型钼矿的成矿、控矿规律,确定了5类预测变量。由于东天山钼矿床已知样本较少,使用非线性的Kohonen人工神经网络法进行少模型预测。此方法不依赖预测区域的样本数量,实行非监督分类。分类结果显示:东天山地区2个典型钼矿床皆落入A类成矿有利区域,证明分类效果较为可信。实验结果表明,该方法操作简便,是一种较为快捷、有效的预测方法。

关 键 词:Kohonen人工神经网络  钼矿  预测  新疆东天山
收稿时间:2015-03-01
修稿时间:2015-03-12

Application of Kohonen artificial neural networks to the prediction of porphyry molybdenum resources in East Tian Shan,Xinjiang
WANG Zhong. Application of Kohonen artificial neural networks to the prediction of porphyry molybdenum resources in East Tian Shan,Xinjiang[J]. Jiangsu Geology, 2015, 39(2): 231-235
Authors:WANG Zhong
Affiliation:WANG Zhong;XIAO Ke-yan;DING Jian-hua;Geological Survey of Anhui Province;Institute of Mineral Resource,Chinese Academy of Geological Sciences;
Abstract:
Keywords:Kohonen artificial neural network   molybdenum deposits   metallogenic prediction   East Tian Shan, Xinjiang
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《江苏地质》浏览原始摘要信息
点击此处可从《江苏地质》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号