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利用多目标地球化学数据识别第四纪沉积物类型--基于概率神经网络方法
被引量：
3
1
作者
郝立波
蒋艳明
+2 位作者
陆继龙
孙淑梅
白荣杰
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期1081-1084,共4页
针对利用多目标地球化学数据研究第四纪沉积物类型问题,提出了基于概率神经网络的分类识别模型,并给出地球化学特征指标选取、指标归一化、神经网络设置和训练的具体方法、步骤。在吉林省中西部松嫩平原应用表明,该方法识别出8类不同成...
针对利用多目标地球化学数据研究第四纪沉积物类型问题,提出了基于概率神经网络的分类识别模型,并给出地球化学特征指标选取、指标归一化、神经网络设置和训练的具体方法、步骤。在吉林省中西部松嫩平原应用表明,该方法识别出8类不同成因的第四纪沉积物,较好地解决了该区第四纪沉积物成因归属问题。概率神经网络模型对第四纪沉积物类型的识别能力远高于常规多元统计方法,且结构简单、训练快捷。
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关键词
第四纪沉积物
类型识别
多目标地球化学数据
概率神经网络
吉林省中西部
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职称材料
题名
利用多目标地球化学数据识别第四纪沉积物类型--基于概率神经网络方法
被引量：
3
1
作者
郝立波
蒋艳明
陆继龙
孙淑梅
白荣杰
机构
吉林大学地球探测科学与技术学院
吉林省地质调查院
出处
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期1081-1084,共4页
基金
中国地质大调查项目(12120105111208)
文摘
针对利用多目标地球化学数据研究第四纪沉积物类型问题,提出了基于概率神经网络的分类识别模型,并给出地球化学特征指标选取、指标归一化、神经网络设置和训练的具体方法、步骤。在吉林省中西部松嫩平原应用表明,该方法识别出8类不同成因的第四纪沉积物,较好地解决了该区第四纪沉积物成因归属问题。概率神经网络模型对第四纪沉积物类型的识别能力远高于常规多元统计方法,且结构简单、训练快捷。
关键词
第四纪沉积物
类型识别
多目标地球化学数据
概率神经网络
吉林省中西部
Keywords
Quaternary sediment
recognition
multi-purpose geochemical data
probabilistic neural networks
the central and western Jilin Province
分类号
P632 [天文地球—地质矿产勘探]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用多目标地球化学数据识别第四纪沉积物类型--基于概率神经网络方法
郝立波
蒋艳明
陆继龙
孙淑梅
白荣杰
《吉林大学学报（地球科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
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