基于RBF神经网络的矿产资源潜力预测模型

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提出一种基于RBF神经网络的矿产资源潜力制图模型。应用该模型生成矿产资源潜力分布图分三步完成：第一步，以找矿标志的空间分布图和已知矿点空间分布图为依据，提取训练样本；第二步，根据训练样本构建RBF矿产资源潜力制图模型；第三步，生成矿产资源潜力分布图。笔者以新疆北部阿尔泰多金属成矿带为研究区，比较了该模型与合成有矿可信度等模型的找矿靶区圈定结果。两种模型的靶区圈定结果基本相同，证明了RBF矿产资源潜力制图模型的有效性。

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Abstract：

A new RBF neural networks model for mineral resource potential mapping is proposed in this paper. For the purpose of applying this new model, a threestep procedure is needed as follows: the first step is to get training samples from the study area; the second step is to abstract the structure of spatial information of training samples and then to construct a RBF networks; the last step is to generate the distributive map of mineral resource potentials. In this paper, the model was employed to predict multimetallogenetic prospecting targets in the area from Duolanasayi to Ashele in northern Xinjiang. The predicted targets by the model were compared with the CF model. The two model results are very similar to each other, suggesting that the new model is effective and practical.

收稿日期: 2010-01-09 出版日期: 2011-02-10

:
	P632

基金资助:

国家自然科学基金(40471086)，吉林大学校内创新工程基金(419070200044)

作者简介: 戴黎明（1980-），男，博士研究生，主要从事构造地质学方面的研究。

引用本文:

戴黎明, 陈永良, 刘鑫, 周均太, 赵峰梅, 索艳慧, 高武斌, 楼达. 基于RBF神经网络的矿产资源潜力预测模型[J]. 物探与化探, 2011, 35(1): 103-108.
DAI Li-Ming, CHEN Yong-Liang, LIU Xin, ZHOU Jun-Tai, ZHAO Feng-Mei, SUO Yan-Hui, GAO Wu-Bin, LOU Da. A MINERAL RESOURCE POTENTIAL MAPPING MODEL BESED ON RBF NEURAL NETWORKS. Geophysical and Geochemical Exploration, 2011, 35(1): 103-108.

链接本文:

https://www.wutanyuhuatan.com/CN/ 或 https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2011/V35/I1/103

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