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METHOD FOR DETERMINING ORE GRADE USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK IN A RESERVE ESTIMATION

机译:储量估算中基于人工神经网络的矿石品位确定方法

摘要

#$%^&*AU2019101145A420191031.pdf#####ABSTRACT A method for implementing an ore grade estimation in a reserve estimation is described. The method comprises developing training data by performing a calculation on an initial set of input relating to geological features to obtain corresponding output data; training artificial neural network ("ANN") to perform the calculation using the training data; and using the trained ANN to perform the calculation on a second set of input data to obtain corresponding output data for use by the reserve estimation.5 100 104 104 102 102 108 106 106 16106 --------------- ----------------------------- -------- ---106 Figure 1. 208 200 SUPERVISE LERANING20 2086 WEIGTH ADJUSTMENT 202 201 720 DATA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ERROR (TA Figure 1. 300 302 201 304 (TRAINED) Fir 3.CIALNEURALNEORK) Figure 3.
机译:#$%^&* AU2019101145A420191031.pdf #####抽象在储量估算中实现矿石品位估算的方法是描述。该方法包括通过执行训练来开发训练数据。计算与地质特征有关的初始输入集以获得相应的输出数据;训练人工神经网络(“ ANN”)执行使用训练数据进行计算;并使用训练有素的人工神经网络执行计算第二组输入数据以获得相应的输出数据以供使用根据储量估算。5100104104102102108106 10616106--------------- ----------------------------- ------ --106图1。208200监督学习202086重量调整202201720数据人工神经网络错误(TA图1。300302201304(已训练)冷杉3.CIALNEURALNEORK)图3。

著录项

  • 公开/公告号AU2019101145A4

    专利类型

  • 公开/公告日2019-10-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 UMIT KAPLAN;

    申请/专利号AU20190101145

  • 发明设计人 KAPLAN UMIT EMRAH;

    申请日2019-09-30

  • 分类号G06Q50/02;

  • 国家 AU

  • 入库时间 2022-08-21 11:55:27

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