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《浙江大学学报(理学版)》 2011年03期
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径向基神经网络模型在滇东南金矿潜力预测中的应用

柏坚  俞乐  
【摘要】:采用人工网络神经法(Artificial Neural Network,ANN)有助于理解成矿系统的非线性动力学行为和对矿产资源进行预测.其中的径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)具有优秀的逼近特性,优化过程简单,训练速度快,适合于需要大量数据综合的矿产预测.采用RBFNN方法对成矿地质条件复杂的中国滇东南地区开展金矿成矿预测.研究结果表明,该模型能快速获取成矿潜力信息.通过采用受试者工作特征(Re-ceiver Operating Characteristic,ROC)曲线进行精度验证,表明该模型具有优越的预测能力.

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
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