摘 要: | 本文首次将Hamming的模式识别方法引入我国地质找矿预测。Hamming方法在确定对象,特征提取及投票等方面与Cora-3方法相同,不同之处在于学习阶段。Hamming方法的学习阶段,先是计算D类(有矿类)的Hamming核,确定核后,计算每一对象与D类Hamming核之间的距离Di,当给出一定的阈值T时,便可按一定规则进行分类,本文确定的187个对象,选择了11个特征进行模式识别,其误识率为17.5%,识别结果比较稳定,删除特征的控制度难:NEE中主干断裂、主干断裂与次级断裂的节点数,次级断裂之间的节点数,地层、复工式岩体等与矿床的定位有着非常密切的关系,Hamming方法原来只在VAX机上运行,经和行筱地试,可在长城0520机上进行计算,从而大大增加了其实际应用性。
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