《表2 钱家店铀矿床航放参量神经网络预测模型参数表》

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《松辽盆地航放航磁特征及砂岩型铀矿找矿潜力分析》

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神经网络预测作为一种模型预测技术，通过模拟生物神经元的非线性映射功能来对实际问题进行处理，可以有效融合多种地球物理参量信息[32-33]。笔者通过提取航放铀含量、活性铀、铀增量、铀迁移富集系数、相对变迁系数及地球化学活动性指数6种参量，建立了钱家店铀矿床神经网络预测模型，并开展了全区预测（表2）。在预测过程中，首先将预测模型作为培训区进行训练和学习，再将训练和学习到的信息按照一定的数理方法与其他区域进行对比（此过程即为模拟），最终通过计算成矿有利度（即模拟系数）来实现预测。