论文摘要
针对地质统计学方法的应用缺陷,基于径向基函数神经网络(RBF网络),结合免疫算法,开展矿石品位插值研究。利用RBF网络对样本数据进行分类及训练,通过免疫算法进行数据聚类分析,确定RBF网络的隐含层节点数、径向基函数中心向量及其宽度等参数。在此基础上,选取某典型矿山品位数据进行插值计算,将插值结果与品位真实值及克立格插值进行比较分析。研究结果表明:所给出的插值模型计算效率高,算法可以覆盖更多的训练数据,全局寻优能力强;插值结果具有较高的精度。当矿床无法满足地质统计学使用条件时,可考虑采用神经网络方法对矿石品位进行估值计算。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周智勇,肖玮,田龙,胡培
关键词: 神经网络,免疫算法,克立格法,品位插值
来源: 矿业研究与开发 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,信息科技
专业: 地质学,矿业工程,自动化技术
单位: 中南大学资源与安全工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51504286)
分类号: TP183;P624
DOI: 10.13827/j.cnki.kyyk.2019.04.030
页码: 144-149
总页数: 6
文件大小: 180K
下载量: 57
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