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用自组织学习联想神经网络识别白云岩类型
被引量：
1
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作者
蔡煜东
陆文聪
《华东地质学院学报》
1996年第2期114-117,共4页
本文利用地球化学数据和自组织学习联想神经网络（ＬＡＮＮＳＯ），对美国密苏里州东南Ｂｏｎｎｅｔｅｒｒｅ组（寒武纪）滨外相的白云岩进行了分类、识别，判别率达１００％．结果表明，该方法性能良好，可望成为岩石分类、判别的有效...
本文利用地球化学数据和自组织学习联想神经网络（ＬＡＮＮＳＯ），对美国密苏里州东南Ｂｏｎｎｅｔｅｒｒｅ组（寒武纪）滨外相的白云岩进行了分类、识别，判别率达１００％．结果表明，该方法性能良好，可望成为岩石分类、判别的有效手段．
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关键词
白云岩类型
识别
神经网络
自组织学习
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题名
用自组织学习联想神经网络识别白云岩类型
被引量：
1
1
作者
蔡煜东
陆文聪
机构
中国科学院上海生物工程研究中心
出处
《华东地质学院学报》
1996年第2期114-117,共4页
文摘
本文利用地球化学数据和自组织学习联想神经网络（ＬＡＮＮＳＯ），对美国密苏里州东南Ｂｏｎｎｅｔｅｒｒｅ组（寒武纪）滨外相的白云岩进行了分类、识别，判别率达１００％．结果表明，该方法性能良好，可望成为岩石分类、判别的有效手段．
关键词
白云岩类型
识别
神经网络
自组织学习
Keywords
geochemical data
dolomite
artificial
nervous
nets
learning
associatlons
nervous
nets
by
self-organization
(
lannso
)
分类号
P588.245 [天文地球—岩石学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
用自组织学习联想神经网络识别白云岩类型
蔡煜东
陆文聪
《华东地质学院学报》
1996
1
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