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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--SOFMANN与FCA模型及其在隐伏矿定位预测中的应用
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SOFMANN与FCA模型及其在隐伏矿定位预测中的应用
 
     论文目录
 
第一章 绪论第1-13页
   ·论文选题的背景第8页
   ·隐伏矿预测理论、现状及发展趋势第8-10页
   ·神经网络理论和模糊数学的特点第10-11页
   ·神经网络理论和模糊数学在隐伏矿预测中的研究现状第11页
   ·论文研究内容第11-13页
第二章 神经网络和模糊数学基础第13-29页
   ·神经网络(ANN)简介第13-24页
   ·模糊数学(FM)简介第24-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 隐伏矿定位预测模型的构造第29-46页
   ·隐伏矿定位预测的SOFMANN模型第29-36页
     ·选择SOFMANN模型进行隐伏矿定位预测的依据第29-30页
     ·SOFMANN的结构第30-31页
     ·SOFMANN的学习及工作规则第31-36页
   ·隐伏矿定位预测的FCA模型第36-41页
     ·选用FCA进行隐伏矿定位预测的依据第36-37页
     ·模糊综合评判的数学模型第37-39页
     ·多层次的模糊综合评判模型第39-40页
     ·确定权重的方法第40-41页
   ·隐伏矿定位预测的FNN模型第41-45页
     ·选择FNN模型进行隐伏矿定位预测的依据第41页
     ·FNN的结构第41-43页
     ·FNN的学习算法第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 隐伏矿定位预测模型的实现第46-54页
   ·SOFMANN功能模块设计第46-48页
     ·功能第46页
     ·模块结构第46-47页
     ·预测流程第47-48页
   ·FNN功能模块设计第48-51页
     ·功能第48页
     ·模块结构第48页
     ·预测流程第48-51页
   ·FCA功能模块设计第51-53页
     ·功能第51页
     ·模块结构第51页
     ·预测流程第51-53页
   ·“隐伏矿定位预测非线性模型”主界面第53-54页
第五章 隐伏矿定位预测模型在会泽铅锌矿的应用第54-68页
   ·区域和矿区的地质概述第54-55页
     ·区域地质概述第54-55页
     ·矿区地质概述第55页
   ·SOFMANN模型应用于云南省会泽麒麟厂铅锌矿区深部及外围隐伏矿定位预测第55-61页
     ·预测区控矿多因素变量的选取第55-56页
     ·预测区控矿多因素数据的提取第56页
     ·SOFMANN的训练和预测结果及分析第56-60页
     ·SOFMANN模型应用总结第60-61页
   ·FCA模型用于云南省会泽铅锌矿区深部及外围隐伏矿预测第61-67页
     ·模糊评价因素和各因素评价集的确定第61-63页
     ·模糊评价因素权重的确定第63-67页
     ·模糊综合评价应用总结第67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 总结第68-70页
   ·本论文研究的成果第68页
   ·不足与缺陷第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-74页
附录第74-95页
 模型程序文件和部分代码第74-86页
 预测模型数据第86-95页

 
 
论文编号BS883636,这篇论文共95
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