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SOM网络在黑龙江省西北部金矿预测中的应用

Application of Self-Organizing Feature Map(SOM) neural network on gold mineral resources prediction in northeast Heilongjiang province
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摘要 在深入研究分析黑龙江省西北部金矿成矿地质背景的基础上,以地理信息系统为平台(GIS),建立了地质、物探、化探和遥感数据库,用字符串表示研究区地质点的各种地质信息组合,利用自组织特征映射(SOM)神经网络对其进行模式分类,圈定了金矿成矿有利区,这一研究对该地区今后的矿产资源预测与评价有重要的参考价值。 Based on the comprehensive analysis on gold mineralization geological background in northeast Heilongjiang province, geological, geophysical, geochemical and remote sensing databases have been established with GIS platform. Self-Organizing Feature Map (SOM) neural network is used to classify the character strings presenting various geological information in a certain geological point, and then advantaged gold mineralization zone are figured out. The results are of great reference value to mineral resources prediction and evaluation in the area.
作者 王满 薛林福
出处 《黄金》 CAS 北大核心 2008年第11期12-15,共4页 Gold
关键词 SOM网络 GIS 成矿预测 金矿 黑龙江省西北部 SOM neural network GIS mineralization prediction gold mine northeast Heilongjiang province
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参考文献1

  • 1J P Marques de sa.模式识别--原理、方法及应用[M].吴逸飞,译.北京:清华大学出版社,2002.

共引文献2

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