地球科学与环境学报
JOURNAL OF EARTH SCIENCES AND ENVIRONMENT
2005 Vol.27 No.1 P.30-33


基于GIS的人工神经网络矿产预测系统设计及应用

Design of the ore prospecting system based on the integrated technology of GIS and ANN

杨中宝  彭省临  李朝艳 

摘 要:利用地理信息系统(GIS)和人工神经网络(ANN)相结合,研究了基于GIS的人工神经网络矿产预测系统设计方案,实现了从地质变量优选到人工神经网络成矿预测结果图形显示的计算机自动化处理.在凤凰山矿田的应用显示,预测结果与现有矿床十分吻合,是矿产预测的有效方法.
关键词:地理信息系统;人工神经网络;矿产预测;地质变量;优选
分类号:P62  文献标识码:A

文章编号:1672-6561(2005)01-0030-04

基金项目:国家十五科技攻关项目(2001BA609A06)
作者简介:杨中宝(1971-),男,云南镇雄人,工程师,中南大学博士,从事地理信息系统与成矿预测研究.
作者单位:杨中宝(中南大学,地学与环境工程学院,湖南,长沙,410083) 
     彭省临(云南玉溪师范学院,地理科学系,云南,玉溪,653100) 

参考文献:

[1]翟裕生,邓军,崔彬,等. 成矿系统及综合地质异常[J].现代地质,1999,13(1):99~104.
[2]李双成,郑高. 人工神经网络在地学研究中的应用进展[J].地球科学进展, 2003,18(1):68~76.
[3]张振飞,高凤亮,马智民.基于GIS的单元簇遗传建模及其在区域矿产预测中的应用[J].西安工程学院学报,2001,23(3):15~19.
[4]李长江,麻土华. 矿产勘查中的分形、混沌与ANN[M].北京:地质出版社,1999.
[5]张均.隐伏矿体定位预测的方法学基础及方法论[J].贵金属地质,2000, 9(2):100~104.
[6]Powell M J D. An efficient method for finding the minimum of a function of several variables without calculation derivatives[J]. Computer J, 1964, (7) :155~162.
[7]Forbes S R, Burke R G, Varma H. Designing and building a CHS bathy metric data warehouse[J]. International Hydrographic Review,1999,(2):111~124.
[8]胡光道.地质数据仓库设计中的几个问题[J].地球科学--中国地质大学学报,1999,24(5):522~524.

收稿日期:2004年3月31日

出版日期:2005年3月1日