自组织神经网络用于地质样品分类

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摘要

地质样品的分类是地质学中一个重要问题。本文提出用一种神经网络———ART2模型来实现自动分类。该方法简单、实用,分类效果令人满意。网络的应用结果显示出它具有良好的获得最佳分类数和最佳分类的双重功能。

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关键词 ：磁传感器, 线圈, 阻尼, 前置放大器

Abstract：

The classification of geological samples is one of the important problems in geology. The present paper presents a sort of neural net--ART2 model for realizing automatic classification. Being simple and practical, the method shows satisfactory classification result. The application of the neural net proves that it has dual functions of producing both optimum number of classification and optimum classification.

Key words： sensor coil damping method preamplifier

收稿日期: 1994-12-08 出版日期: 1997-04-24

作者简介: 王硕儒,男,1934年12月生于四川成都市。1956年10月毕业于长春地质学院物探系。现任青岛海洋大学海洋地球科学学院教授。分别主持完成过国家自然科学基金和国家重点科技攻关项目有关重磁数据处理与模式识别应用的多个研究课题,发表论文卅余篇。

引用本文:

王硕儒, 赵举孝, 范德江. 自组织神经网络用于地质样品分类[J]. 物探与化探, 1997, 21(2): 139-144.
Wang Shuoru, Zhao Juxiao, Fan Dejiang. THE APPLICATION OF SELF-ORGANIZING NEURAL NET TO THE CLASSIFICATION OF GEOLOGICAL SAMPLES. Geophysical and Geochemical Exploration, 1997, 21(2): 139-144.

链接本文:

https://www.wutanyuhuatan.com/CN/ 或 https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y1997/V21/I2/139

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