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BP神经网络在矿产资源分类识别中的应用

         

摘要

利用BP神经网络对矿产资源进行分类识别,以铁矿石和铜矿石2种矿石的颜色、条痕、光泽、解理、断口、比重和硬度7种样本数据作为BP神经网络对矿产资源分类的影响因素.通过对神经网络的训练、测试,其有效识别率达90%以上.实现了矿产资源分类的快速、准确识别的目的.

著录项

  • 来源
    《西部探矿工程》 |2012年第8期|137-139,145|共4页
  • 作者单位

    内蒙古科技大学矿业工程学院,内蒙古包头014010;

    内蒙古科技大学矿业工程学院,内蒙古包头014010;

    内蒙古科技大学矿业工程学院,内蒙古包头014010;

    维多利亚大学工程与科学学院应用信息技术研究所,澳大利亚墨尔本3029;

    内蒙古科技大学矿业工程学院,内蒙古包头014010;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 矿床分类;
  • 关键词

    矿产资源; BP神经网络; 分类; 识别;

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