淮北矿区新第三纪沉积物自组织神经网络分类对比

本文主要探讨了自组织人工神经网络（Self-Organizing Map，SOM）与聚类分析在矿区沉积物分类中的实用性对比。研究针对淮北矿区新第三纪的19组样本，运用这两种先进的数据分析技术进行分类。结果显示，SOM的分类结果与实际沉积物成因类型更为吻合，这表明SOM在无监督学习情况下表现出更强的适应性和准确性。 自组织人工神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的人工智能技术，它在处理复杂数据集时，能够通过调整连接权重自我组织，形成一种紧凑的、有序的映射，从而实现数据的高效分类。其优点在于操作简便，具有自动识别和填补缺失值的能力，分类结果相对独特且稳定。这种方法无需预先设定类别，能够根据数据本身的特性进行学习和聚类，因此在没有先验知识的情况下也能提供有效的分类。 相比之下，传统的聚类分析方法（Hierarchical Clustering，HC）通常依赖于预先设定的距离或相似性阈值，通过构建层次结构来划分数据。虽然聚类分析简单直观，但对初始参数敏感，且当数据存在噪声或非线性关系时，分类效果可能不如SOM。 在实际应用中，淮北矿区沉积物的粒度分析可能是SOM优于聚类分析的关键因素，因为SOM能够更好地捕捉粒度特征之间的复杂关系。通过比较，作者得出结论，对于沉积物这种具有多维度特性的数据，SOM在无监督的成因分类中展现出更高的精度和可靠性，因此在地质学研究中具有更大的实用价值。 这篇论文强调了自组织人工神经网络在处理地质学领域沉积物分类问题上的优势，特别是在面对复杂性和不确定性时，它的自动化学习能力和适应性使其成为一种有力的数据分析工具。对于矿产资源管理和地质环境评估来说，选择适当的分类方法至关重要，SOM作为一种新兴的分析手段，值得进一步推广和深入研究。