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用细胞神经网络（CNN）方法对重力异常进行分离，讨论如何根据目标局部重力异常特征训练模板。采用拟BP学习算法实时训练神经网络模板，为保证全局误差函数最小，使用梯度下降法，用全局误差函数对权值变量求导的方法推导权值修正公式。通过模型的不同组合方式来模拟各种地质条件，并总结出细胞神经网络方法的适用条件。应用结果表明，用细胞神经网络方法提取目标异常是切实可行的，只要选择合适的模板，突出目标异常，就能将水平（横向）叠加异常区分开，具有较强的横向分辨能力，特别是可以突出局部异常的边界，据此可用于圈定火成岩体，寻找局