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：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：高程测量的方法较多，其中精度最高的是几何水准测量，但是几何水准测量的工作量大，因此在困难地区多采用GPS高程拟合的方法。本文采用多种GPS高程拟合算法进行计算，经试验成果的比较、分析，GPS高程拟合在某地区可以达到四等水准测量的精度要求，能够解决该地区四等水准测量需求。

简介：在反算法中合理选择滑坡的稳定系数是计算的关键。采用反算法计算滑动面的ｃ、φ值时，不仅应考虑滑坡所处的不同发育阶段，而且还应根据该滑坡的初始地面线或现状地面线的不同情况来确定其稳定系数值，这样求得的ｃ、φ值更为合理。

简介：本文通过分析常规计算镭氡平衡系数的误差因素及钻孔中镭氡平衡的动力学过程，建立了求解镭氡平衡系数的数学模型．应用遗传算法来设计、求解相应模型的待定参数，编写相关程序段，进行迭代求解计算出了单矿段及铀矿床总镭氡平衡系数。

简介：将遗传算法用于基坑土钉支护优化设计中,分别用极限平衡法和有限元法进行优化设计,并对原设计、基于极限平衡分析的优化结果和基于有限元分析的优化结果进行比较,得出合理的土钉支护结构设计参考结论。

简介：介绍的成矿有利度计算法是一种基于矢量数据的成矿预测方法．与传统的成矿有利度计算法相比，该方法的预测单元采用自然单元（多边形），而不是网格化单元．成矿有利度计算过程是先对2个预测变量（空间图形）进行相交分析，有利因子相乘并进行归一化处理，再与下一个变量进行相交分析，最终得到能反映该预测单元综合成矿地质条件的有利成矿因子值，在详细介绍了成矿有利度计算法的基本原理与工作流程基础上，对伊犁盆地南缘西段水西沟群Ⅶ1亚旋回进行了预测评价，圈定了Ⅰ级、Ⅱ级铀成矿远景区各1片，Ⅲ级成矿远景区2片。