多元线性回归模型与多层感知器神经网络在铀矿测井泥质含量预测中的应用

在铀矿资源勘探工作中,泥质含量的测定对于确定地下岩层的性质和砂岩型铀矿床的分布具有重要意义。文章旨在避免常规测井解释计算方法受到希尔奇系数选取准确性的限制,提出了利用多元线性回归模型和多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)神经网络对测井数据进行分析与预测的方法。通过选取某地区的测井数据,采用多元线性回归模型和MLP神经网络进行了泥质含量关系模型的构建和验证。结果显示,多元线性回归模型在泥质含量低层位出现过拟合现象,而MLP神经网络则表现出更高的预测准确性,MLP神经网络在泥质含量预测中优于传统多元线性回归模型,为铀矿勘探中泥质含量的准确预测提供了有效工具,并有望改进现有的泥质含量评价方法。这些研究成果可显著提升测井解释的效率和准确性,对后续铀矿勘探开发工作的开展具有积极影响。

教寓乐中、乐为教存——美术教学之我见

古人云：＂教人未见意趣,必不乐学＂。我们的新课程标准也明确提出教学要培养学生学习美术的兴趣,美术学习的兴趣是美术教学的生命。而学生学好美术主要靠他们发自内心的学习要求和兴趣。系统论告诉我们,有兴趣就容易抗拒外界干扰,提高接受效率,兴趣是最好地老师,是学习者成功的源动力。