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利用BP神经网络对矿产资源进行分类识别，以铁矿石和铜矿石2种矿石的颜色、条痕、光泽、解理、断口、比重和硬度7种样本数据作为BP神经网络对矿产资源分类的影响因素。通过对神经网络的训练、测试，其有效识别率达90％以上。实现了矿产资源分类的快速、准确识别的目的。
BP神经网络在矿产资源分类识别中的应用
【摘 要】
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利用BP神经网络对矿产资源进行分类识别，以铁矿石和铜矿石2种矿石的颜色、条痕、光泽、解理、断口、比重和硬度7种样本数据作为BP神经网络对矿产资源分类的影响因素。通过对神
【机 构】
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内蒙古科技大学矿业工程学院,维多利亚大学工程与科学学院应用信息技术研究所
【出 处】
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西部探矿工程
【发表日期】
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2012年8期
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