摘要
利用BP神经网络对矿产资源进行分类识别,以铁矿石和铜矿石2种矿石的颜色、条痕、光泽、解理、断口、比重和硬度7种样本数据作为BP神经网络对矿产资源分类的影响因素。通过对神经网络的训练、测试,其有效识别率达90%以上。实现了矿产资源分类的快速、准确识别的目的。
出处
《西部探矿工程》
CAS
2012年第8期137-139,145,共4页
West-China Exploration Engineering
基金
教育部"春晖计划"合作项目:数据挖掘技术在矿产资源评价中应用研究(Z2009-1-01041)