自组织学习联想神经树在多金属成矿预测中的应用

详细信息   

• 责任者：蔡煜东^c中科院上海生物工程研究中心 ; 陆文聪^c上海大学化学系
• 刊名：华东地质学院学报
• 出版年：1995
• 卷期：１８^b４总５２
• 关键词：多金属矿 ; 成矿预测 ; 神经网络系统20^a模拟 ; 应用
• 页码：３４４～３４８
• 索书号：P206.6/845
• 图表：表３参４插图
• 分类号：1900,2000
• 文摘期号：1996/08

摘要

自组织学习联想神经树具有高度的分类、识别，以及处理非线性问题的能力，比较适合于解决铁帽识别这一类多因子、多目标的非线性模式识别问题。该方法同一般的多因子判别法相比有容错能力强，学习、识别速度快的优点。该文运用自组织学习联想神经树，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。(司春玲)