利用多目标地球化学数据识别第四纪沉积物类型——基于概率神经网络方法

详细信息   

• 责任者：郝立波^c吉林大学^d1961^f教授 ; 蒋艳明 ; 陆继龙 ; 孙淑梅^c吉林省地质调查院 ; 白荣杰
• 刊名：吉林大学学报（地球科学版）
• 出版年：2008
• 卷期：38^b6
• 关键词：地球化学勘查 ; 沉积物 ; 神经网络系统20^a第四纪 ; 数据处理 ; 判别分析
• 页码：1081～1084
• 索书号：P206.6/332
• 图表：^c表1参8插图
• 分类号：2200
• 文摘期号：2009/06

摘要

针对利用多目标地球化学数据研究第四纪沉积物类型问题,提出了基于概率神经网络的分类识别模型,并给出地球化学特征指标选取、指标归一化、神经网络设置和训练的具体方法、步骤。在吉林省中西部松嫩平原应用表明,该方法识别出8类不同成因的第四纪沉积物,较好地解决了该区第四纪沉积物成因归属问题。概率神经网络模型对第四纪沉积物类型的识别能力远高于常规多元统计方法,且结构简单、训练快捷。