基于MATLAB的BP网络在矿产资源预测中的应用
来源期刊：金属矿山2007年第8期
论文作者：李随民 周宗桂 姚书振
关键词：MATLAB; 人工神经网络(ANN); BP网络;
摘 要：人工神经网络(ANN)是近几年兴起的一门综合交叉学科.人工神经网络在进行预测时,是在输出和输入之间建立一个非线性映射关系,ANN可自动模拟各种成矿因素之间的自然关系,进行全局优化搜索,减少人为干预,提高资源预测的准确率.其中以反向传播网络--BP网络应用最广泛.由于MATLAB提供了跟踪国外先进计算方法与数学模型的许多工具箱,利用MATLAB中的神经网络工具箱,可方便地实现BP网络模型的学习、训练、拟合及预测(仿真)过程.基于上述思路以陕西省旬北地区铅锌矿的远景区预测为例,在MATLAB平台中调用其内部函数建立了BP人工神经网络矿产资源预测系统,并在此基础上进行了远景区预测.
李随民1，周宗桂2，姚书振2
(1.石家庄经济学院;
2.中国地质大学)
摘要:人工神经网络(ANN)是近几年兴起的一门综合交叉学科.人工神经网络在进行预测时,是在输出和输入之间建立一个非线性映射关系,ANN可自动模拟各种成矿因素之间的自然关系,进行全局优化搜索,减少人为干预,提高资源预测的准确率.其中以反向传播网络--BP网络应用最广泛.由于MATLAB提供了跟踪国外先进计算方法与数学模型的许多工具箱,利用MATLAB中的神经网络工具箱,可方便地实现BP网络模型的学习、训练、拟合及预测(仿真)过程.基于上述思路以陕西省旬北地区铅锌矿的远景区预测为例,在MATLAB平台中调用其内部函数建立了BP人工神经网络矿产资源预测系统,并在此基础上进行了远景区预测.
关键词:MATLAB; 人工神经网络(ANN); BP网络;
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