BP神经网络在化探数据分类中的应用

BP神经网络作为一种具有高度非线性映射能力的计算模型，具有优良的非线性逼近能力，在化探数据处理、矿产资源潜力评价等地学应用中，很多问题正是具有高度的非线性的。BP网络可自动模拟各种成矿因素之间的自然关系,进行全局优化搜索,减少人为干预,提高资源预测的准确率。BP网络具有简单易行、并行性强等特点，目前仍是多层前向网络的首选算法。以新疆东天山的化探数据对BP神经网络进行测试，分别以东天山地区的典型金矿、典型铜矿做矿床规模和类型的分类。测试结果表明，改进的BP神经网络收敛速度快，具有较高的学习效率，可以很好地对化探数据进行分类。