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J-GLOBAL ID：201602262902240315   整理番号：16A0326387

地質学的欠損データ処理のためのBPニューラルネットワークベース法【Powered by NICT】

A BP Neural Network Based Method for Geological Missing Data Processing

著者 (5件)： Zhang Lingling (School of Civil and Environment Engineering,Univ. of Sci. and Technol. Beijing, Beijing) ,  Li Guoqing (School of Civil and Environment Engineering,Univ. of Sci. and Technol. Beijing, Beijing) ,  Kang Kuangsong (School of Civil and Environment Engineering,Univ. of Sci. and Technol. Beijing, Beijing) ,  Li Wei (Sanshandao Gold Mine,Shandong Gold Mining (Laizhou)Co.,Ltd., Shandong, Laizhou) ,  Hu Nailian (School of Civil and Environment Engineering,Univ. of Sci. and Technol. Beijing, Beijing)
資料名： Huangjin Kexue Jishu  (Huangjin Kexue Jishu)
巻： 23  号： 5  ページ： 53-59  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2696A  ISSN： 1005-2518  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地質探査の過程で,技術および装置の目的条件の制限のため,多くの基本的な地質学的データの欠落。地質学的データは,鉱床モデルを構築する,完全および正確でないと,鉱体の形状と埋蔵量推定の精度に直接影響する。完全で信頼できるデータを提供するために,堆積物モデルはより現実的になる。最初に地質学的欠損データの発生機構は,地質学的欠測データに従う方法を見出すために研究した。特徴および期待値最大化(EM)アルゴリズム,Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)法と逆伝搬(BP)ニューラルネットワークの適用条件を比較分析することにより,その次に,BPニューラルネットワークに基づく地質学的欠如データの補間法を選択し,導入し,処理地質学的欠損データの相対的なモデルを構築した。最後に全体の方法は河南省である金鉱山に適用した。このモデルは最も地質的な欠落データの内挿を達成でき,結果の信頼性が確認された。短時間では,基礎データの欠落による地質データの完全性問題を解決するためのモデルを用いた実用的かつ有効的である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  埋蔵量 ,  内挿法 ,  完全性 ,  *地質 ,  *ニューラルネットワーク ,  *地質学 ,  金鉱山
準シソーラス用語： 河南省 ,  比較分析 ,  MCMC ,  EMアルゴリズム ,  発生機構 ,  *欠測値 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： 流出解析  (DC07030N) ,  レーザの応用  (BD04100V) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  合成鉱物  (CD01040K) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  飛しょう体の設計・構造  (QK04010H) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 地質学 ,  欠損データ ,  BPニューラルネットワーク