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郝立波1, 蒋艳明1,陆继龙1,孙淑梅2,白荣杰2
HAO Li-bo1,JIANG Yan-ming1,LU Ji-long1,SUN Shu-mei2,BAI Rong-jie
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。
中图分类号:
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