【摘 要】
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叙述了现有的火成岩分类方案中存在的诸如某些岩类在分类图解上没有空间、岩类因控制参数少存在投影重叠、岩石中存在同质异矿现象颗粒大小的极端差异以及含有玻璃质导致一些
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叙述了现有的火成岩分类方案中存在的诸如某些岩类在分类图解上没有空间、岩类因控制参数少存在投影重叠、岩石中存在同质异矿现象颗粒大小的极端差异以及含有玻璃质导致一些岩石分类错误等问题.提出了以BP网络算法为基础,以火成岩的SiO2、TiO2、Al2O3、FeO、MnO、MgO、CaO、Na2O、K2O、P2O5等11个氧化物成分变量,使用人工神经网络建立火成岩岩石化学分类模型.研究表明,该分类方法是合理的、可行的,取得了良好的分类效果;对训练对样本的判对率为92.18%,而对46个检验样本的判对率达97.8%
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