河流砂重矿物自动分析工具的设计与实现

发布时间：2021-10-28 06:55

　　准确高效的重矿物鉴定对物源分析、矿床寻找、地质探测等方面有着非常重要的意义。传统的人工鉴定方式对专业知识要求较高,且可重复性差,鉴定效率很低。随着地质仪器的推广,研究人员通过使用电镜扫描和能谱仪分析系统,来获取重矿物的主要成分和含量,并试图挖掘这些能谱数据和重矿物类别之间的联系,达到鉴定重矿物的目的。然而,由于能谱数据的规模很大,且缺乏有效的存储和管理,相关研究的开展受到了影响。针对上述问题,本文运用规则学习技术,设计并实现集信息存储、查询、可视化及规则挖掘多功能于一体的重矿物自动分析工具。该工具面向用户提供重矿物的信息管理和分析的服务,并利用规则挖掘算法自动提取重矿物的分类规则,为用户判定重矿物的类别提供依据。本文根据重矿物信息存储和自动分析的需求,设计并实现重矿物自动分析工具。本文的主要工作包括:（1）综述了现有的规则挖掘方法本文首先阐述了规则学习的概念,然后总结自上而下推导和序贯覆盖两种规则挖掘框架,并对其中具有代表性的方法进行介绍。（2）提出一种基于径向基神经网络的规则生成方法本文提出一种基于径向基神经网络的规则生成方法Screnn,该方法使用软聚类技术确定径向基神经网络中隐藏... 

【文章来源】：南京大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３．１：序贯覆盖方法框架图??（５）对于每部分样例集，生成对应的树结点，然后递归地调用上述过程，??直至树生成；??

图３．２：自上而下方法框架图??ＩＤ３通常以一个根结点开始，结点内包含所有的样本数据，并在决策树生??成的过程中把样本数据划分到各个叶结点中。如图３．３所示，ＩＤ３生成叶结点的??主要步骤包括：??（１）

?点，并放入样例??图３．２：自上而下方法框架图??ＩＤ３通常以一个根结点开始，结点内包含所有的样本数据，并在决策树生??成的过程中把样本数据划分到各个叶结点中。如图３．３所示，ＩＤ３生成叶结点的??主要步骤包括：??（１）


本文编号：3462439