物化探综合异常模糊分级评价及识别

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• 出版年：2010
• 作者：陈书让；张林；史朝洋
• 单位1：陕西省地质调查院
• 出生年：1957
• 学历：硕士
• 职称：教授级高级工程师，
• 语种：中文
• 作者关键词：综合异常；特征参量；模糊聚类；人工神经网络；模式识别
• 起始页：629
• 总页数：7
• 刊名：物探化探计算技术
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 创刊时间：1979
• 主管单位：四川省教育厅
• 主办单位：成都理工大学；中国地质科学院物化探研究所
• 主编：王绍玲
• 地址：成都理工大学内
• 邮编：610059
• 电子信箱：wtht@cdut.edu.cn
• 网址：http://wthtjsjs.periodicals.net.cn；http://wtht.chinajournal.net.cn
• 卷：32
• 期：6
• 期刊索取号：P630.6 363-14
• 数据库收录：中国科技核心期刊；CAJ-CD规范执行优秀期刊；中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊；中国学术期刊综合评价数据库来源期刊；中国期刊网入网期刊；中国学术期刊（光盘版）入编期刊；中国科技论文统计源期刊；中国期刊全文数据库(CJFD)全文收录期刊；万方数据(Chinainfo)系统科技期刊群入网期刊；中国石油文摘收录期刊；中国地质文摘收录期刊；中国科技期刊数据库收录期刊；中国物理文摘收录期刊；美国《化学文摘》(CA)来源期刊；俄罗斯《文摘杂志》(РЖ)收录期刊；美国《地质光盘数据库》(GeoRef)收录期刊；
• 核心期刊：中国科技核心期刊

摘要

针对物化探综合异常反映出的高维空间复杂结构和相互之间复杂关系等现象，通过对多维信息的降维处理，提取综合异常的特征参量，建立了表述物化探综合异常的初始模型。以模糊数学为手段，对已知区的综合异常进行模糊分类评价，建立了物化探综合异常评价模型。利用人工神经网络，通过学习建立识别系统，对未知综合异常进行识别，完成了对复杂物化探综合异常的评价。实例表明，该评价方法是合理可行的。