基于BP神经网络的航空物探数据分类方法

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大比例尺、高精度航空物探测量，为岩性分类提供了可靠的基础资料，而BP神经网络分类为岩性分类提供了有效手段。笔者依据BP神经网络模型原理，编制了用于航空物探数据处理与解释的BP神经网络软件，并成功用于航空伽马能谱的岩性分类解释。示例证明，借助BP神经网络算法，处理并解释航空物探数据的分类问题，如岩性划分等，具有十分明显的效果。

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Abstract：

Largescale and highprecision aerogeophysical survey provides reliable data for lithologic classification, and BP neutral net supplies effective means to lithologic classification. Based on the principle of BP neutral net model, the authors compiled the BP neutral net software for the processing and interpretation of aerogeophysical data and successfully used this software to the lithologic classification and interpretation of airborne gammaray spectra. Practical examples show that the application of the BP neutral net method to the processing and interpretation of such aerogeophysical data classification problems as lithologic division has very obvious effects.

收稿日期: 2009-11-26 出版日期: 2010-08-10

:
	P631

作者简介: 黄旭钊（1962-），女，教授级高级工程师，现从事航空物探解释与方法应用研究工作。主持开发了“建立在GIS平台上的航空物探综合解释系统”和“航磁异常人机交互深度计算软件”，发表论文数篇。

引用本文:

黄旭钊, 梁月明, 李桐林. 基于BP神经网络的航空物探数据分类方法[J]. 物探与化探, 2010, 34(4): 485-488.
HUANG Xu-Zhao, LIANG Yue-Ming, LI Tong-Lin. THE CLASSIFICATION OF AEROGEOPHYSICAL DATA BASED ON BP NEUTRAL NET. Geophysical and Geochemical Exploration, 2010, 34(4): 485-488.

链接本文:

https://www.wutanyuhuatan.com/CN/ 或 https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2010/V34/I4/485

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