BP神经网络在矿产资源分类识别中的应用

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。