简介：ＢＰ人工神经网络是摸拟人脑机理和功能的一种新型计算机和人工智能技术，它在数据处理中可避免数据分析和建模中的困难，采用拟人化的方法进行处理，特别适用于不确定性和非结构化信息处理，因而对地质学中各种未知信息的预测有着较好的适用性。

简介：现有的火成岩分类方案中,存在某些岩类在分类图解上没有空间、岩类因控制参数少,投影重叠以及含有玻璃质导致一些岩石分类错误等问题.提出了以火成岩的SiO2、TiO2、Al2O3、FeO等11个氧化物成分为变量,利用人工神经网络BP网络建立火成岩岩石化学分类模型.研究表明该分类方法是合理的、可行的,取得了良好的判别分类效果,对46个检验样本的判对率达97.8%.

简介：随着Internet技术的发展和人们对地理信息系统（GIS）的需求，网络上空间数据的发布，已经成为GIS的发展趋势。网络电子地图随之应运而生。我们以ArcIMs9．0作为webMap服务器，MicrosoftⅡS作Web）服务平台，结合javaScript，XML对网络电子地图系统的开发进行了探讨和研究，以合肥工业大学校园为背景，完成了的网络电子地图的系统模型构架。系统的查询、浏览、空间分析等功能齐全，使用方便。系统模型可在相关地区移植，利于推广，避免重复开发。

简介：简述BP神经网络的基本原理,通过实例阐述BP神经网络在矿产资源GIS评价应用方法,提出注意事项及如何提高评价应用效果.

简介：本文结合北京市东城区花市枣苑小区地热开采数据成果，分析了网络RTK的主要工作原理，以及该技术在矿业权实地核查领域中应用的潜力。

简介：新的钻井工艺或钻井液体系的使用在保证钻井施工顺利进行的同时,也给录井岩屑的岩性识别带来了极大的挑战,其中以膏盐岩地层尤为突出。以塔里木油田大北X井为例,提出了主成分分析（PCA）与径向基函数（RBF）神经网络相结合的膏盐岩地层岩性识别方法,利用主成分分析法去除指标变量间的相关性,将原始指标变量重新线性组合为4项综合变量作为RBF神经网络的输入向量;最后建立适于识别膏盐岩地层岩性的RBF神经网络模型。实际识别结果表明,该PCA-RBF神经网络模型对于膏盐岩地层岩性的识别具有较高的准确性,完全可以满足实际应用的要求,具有进一步推广的价值。

简介：中国地质学会主办的《地质学报》、《地质论评》、《地质学报》英文版在我国期刊界享有很高的声誉，三刊所载内容基本代表了我国地质界基础研究的最高水平，每篇论文的平均引用次数高达3～4次，