RPROP算法在火成岩岩石分类中的应用
  • 【摘要】

    为了更好地解决火成岩岩石分类问题,引入一种快速实用的BP算法-Resilient Backpropagation (RPROP)算法.在说明RPROP算法的基础上,结合火成岩岩石资料,建立基于RPROP算法的BP网络火成岩岩石分类模型,进行火成岩岩石分类的应用研究.结果表明,应用RPROP算法进行火成岩岩石分类,分类的准确率高,与基本BP算法及其一些改进算法相比,训练速度快,具有很好的应用前景.

  • 【作者】

    张治国  杨毅恒  夏立显  贾永红 

  • 【作者单位】

    武汉大学遥感信息工程学院/北京信息科技大学理学院/吉林大学综合信息矿产预测研究所

  • 【刊期】

    地球物理学进展 ISTIC PKU 2008年3期

  • 【关键词】

    RPROP算法  BP神经网络  火成岩  分类 

  • 【基金项目】

    国家高技术研究发展计划(863计划)