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自组织人工神经网络在隐伏矿定位预测中的应用

Self-Organized Artificial Neural Networks in Underlying Ore Localization Forecast
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摘要 运用T Kohonen自组织特征映射人工神经网络,对会泽麒麟铅锌矿进行计算机识别,识别成功率达73%。结果表明该方法性能良好,可望能成为隐伏矿定位预测的一种有效的辅助手段。 Using T Kohonen from the organization characteristic mapping artificial neural networks, carrying on the computer recognition in Huize Unicorn lead-zinc mine, the recognition success ratio reaches 73%. The result indicated this method performance is good, hoping to be able to become the underlying ore localization forecast one effective auxiliary method.
出处 《保山师专学报》 2007年第5期83-85,共3页 Journal of Baoshan Teachers' College
关键词 隐伏矿定位预测 人工神经网络 T Kohonen自组织 underlying ore localization forecast artificial neural networks T Kohonen from organization
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