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国家自然科学基金(49973015)

作品数:5 被引量:24H指数:3
相关作者:陈明何凯涛张治国武晋晓曹晓娟更多>>
相关机构:国家地质实验测试中心中国地质调查局中国地质大学(北京)更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:天文地球医药卫生自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇天文地球
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 3篇网络
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇人工神经
  • 2篇人工神经网络
  • 2篇矿产
  • 2篇矿产资源
  • 2篇工神经网络
  • 2篇人工神经网
  • 1篇单元法
  • 1篇地球化
  • 1篇地球化学
  • 1篇地学
  • 1篇地质
  • 1篇银山
  • 1篇知识挖掘
  • 1篇数据验证
  • 1篇数学地质
  • 1篇头发
  • 1篇区域化探

机构

  • 3篇国家地质实验...
  • 2篇中国地质大学...
  • 2篇中国地质调查...
  • 1篇北京军区总医...
  • 1篇长春科技大学
  • 1篇国防科学技术...
  • 1篇吉林大学

作者

  • 3篇陈明
  • 2篇何凯涛
  • 1篇吕肖锋
  • 1篇陈明
  • 1篇陈明
  • 1篇张德会
  • 1篇李艳玲
  • 1篇范继璋
  • 1篇张治国
  • 1篇陈红军
  • 1篇曹晓娟
  • 1篇王全明
  • 1篇龚庆杰
  • 1篇武晋晓

传媒

  • 2篇地质论评
  • 1篇环境与健康杂...
  • 1篇物探化探计算...
  • 1篇地质通报

年份

  • 3篇2005
  • 2篇2000
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
用人工神经网络进行空间不完备数据的插补被引量:11
2005年
在地学研究中,特别是区域性资料处理过程中,常常遇到“不完备数据”的问题,即所谓的“数据不全”。在尽量减小估计误差的条件下对缺失数据进行预测或插补,对于充分利用历史资料和已知信息,提高预测质量具有重要意义。利用径向基人工神经网络(RBF)同时具有自组织神经网络和回归网络的优点,可以对缺失数据进行预测。实际区域地球化学数据处理的结果表明,RBF网络对空间不完备数据的建模和预测具有优异的效果。
何凯涛陈明张治国Jacques Yvon
关键词:人工神经网络知识挖掘数学地质区域化探
银山—德兴地区的非线性和复杂性及其矿产预测意义
2000年
银山—德兴地区具有明显的非线性和复杂性特征,表现为:断裂构造的分维数为1.66,与全球断层的分维数相近;区域上的韧性剪切带具有三维似Menger海绵结构;银山矿的铜、铅锌和银矿体表面上有传统意义上的Pb-Zn-Cu-Ag分带,但实际上钢和铅锌矿体及其赋存的含矿构造的分维数有显著差异,因此至少存在两个空间上相互叠加的成矿子系统,并呈现"整体不等于部分之和"的复杂性。事实说明,银山矿的地球化学分带与传统意义上的分带性具有完全不同的含义,不能简单地作为预测深部盲矿体的直接依据。
陈明张德会龚庆杰
关键词:地球化学矿产资源成矿系统
大量骨溶解症患者头发中微量元素的初步研究被引量:8
2005年
目的通过检测大量骨溶解症患者头发中微量元素,探索大量骨溶解症的发病病因,为该病的防治提供科学依据。方法取新疆某大量骨溶解症患者枕际发,通过电感耦合等离子体光谱和电感耦合等离子体质谱法检测其发中的14种元素。结果患者发铬含量0.5μg/g,为正常儿童的0.11~0.22倍;发锌含量40μg/g,为正常儿童的0.27~0.33倍。发钾含量3457μg/g,为正常人发中含量的115.23~345.7倍,发钠含量3757μg/g为正常人发中含量的34.64倍。钾钠比1.254,是正常值的3~10倍。结论大量骨溶解症很可能跟患者生存的外部环境以及饮食习惯有关。
曹晓娟陈明吕肖锋陈红军李艳玲武晋晓
关键词:头发微量元素
地学自由曲面径向基函数网络重建的详细算法被引量:5
2005年
径向基函数(RadialBasisFunction,简称RBF)神经网络是一种理想的地学离散数据网格化工具,能够适应各种不同分布形式和边界条件的数据,收敛速度较快,可以逼近任何复杂曲面。这里详细介绍了RBF神经网络的算法。适当径向基函数的形式和偏差系数是使用RBF神经网络作地学曲面重建的关键。大量的实际数据验证结果表明,当选用Gauss型径向基函数时,一般可获得比较理想的网格化效果,同时具备"曲面平滑"和"拟合度高"的特点。
陈明何凯涛王全明
关键词:径向基函数网络曲面重建数据验证自由曲面地学
区域矿产预测中的小单元法和矿化模型系列被引量:1
2000年
用各种异常圈定的靶区可进一步划分成含矿与非含矿两大类,尽量删除非含矿部分是降低预测风险的关键。由于地质、地球物理、地球化学和遥感影像特征在隐伏资源体上方与非含矿区并无显著差异,高精度的识别和预测工具十分重要;无矿模型对剔除非含矿异常有特殊意义;使用"小单元法"和"矿化模型系列"除了可以预测资源量外,还更细致地预测资源体的品位、埋深和空间形态等。
陈明范继璋
关键词:矿产资源人工神经网络
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