自组织人工神经网络在多金属成矿预测中的应用
文献类型：期刊论文
| 作者 | 蔡煜东 ; 杨兵 ; 孙虹 |
| 刊名 | 矿床地质
 |
| 出版日期 | 1994 |
| 期号 | 02 |
| 关键词 | 多金属成矿预测 人工神经网络 TKohonen自组织模型 |
| ISSN号 | 02587106 |
| 中文摘要 | 本文运用ＴＫｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络，对鄂东南地区４４个铁帽进行了计算机识别，识别成功率达１００％。结果表明，该方法性能良好，可望成为多金属成矿预测的一种有效的辅助手段。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-04-19 |
| 源URL | [http://ir.sim.ac.cn/handle/331004/107578]  |
| 专题 | 上海微系统与信息技术研究所_中文期刊、会议、专利、成果_期刊论文（冶金所） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 蔡煜东,杨兵,孙虹. 自组织人工神经网络在多金属成矿预测中的应用[J]. 矿床地质,1994(02). |
| APA | 蔡煜东,杨兵,&孙虹.(1994).自组织人工神经网络在多金属成矿预测中的应用.矿床地质(02). |
| MLA | 蔡煜东,et al."自组织人工神经网络在多金属成矿预测中的应用".矿床地质 .02(1994). |
入库方式： OAI收割
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。