【摘 要】
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为了突破隐伏矿的寻找难题,本文选取青海可可西里湖地区开展基于BP人工神经网络的成矿预测研究。应用BP人工神经网络原理,构建BP人工神经网络隐伏矿预测模型,选取9个单元进行
【机 构】
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青海省第五地质矿产勘查院,青海省有色八队,青海省地质调查局,青海黄河矿业有限责任公司,
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为了突破隐伏矿的寻找难题,本文选取青海可可西里湖地区开展基于BP人工神经网络的成矿预测研究。应用BP人工神经网络原理,构建BP人工神经网络隐伏矿预测模型,选取9个单元进行实际预测。预测结果表明:青海可可西里湖地区多地存在隐伏矿,将作为下一步工作的重点。
In order to break through the hidden mineral exploration problems, this paper selects the Hoh Xil Lake area of Qinghai Province to carry out the BP artificial neural network based on metallogenic prediction. BP artificial neural network theory is applied to build a BP artificial neural network hidden mine prediction model, and 9 units are selected for actual prediction. The prediction results show that there are many concealed mines in the Hoh Xil Lake area of Qinghai Province, which will be the focus of the next step.
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