【摘 要】
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以宿南矿区松散沉积物粒度资料作为数据来源,采用系统聚类分析法和自组织神经网络(SOM)对沉积物粒度进行分析分类,通过处理、分析粒度数据,了解曾经发生的搬运和沉积作用,确
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以宿南矿区松散沉积物粒度资料作为数据来源,采用系统聚类分析法和自组织神经网络(SOM)对沉积物粒度进行分析分类,通过处理、分析粒度数据,了解曾经发生的搬运和沉积作用,确定沉积环境。 具体内容包括: ①通过对底含沉积物的部分样品进行水理性质测试,得到矿区四含沉积物含水性,压实度,释水能力的特点; ②采用系统聚类与具有残缺自动识别能力自组织神经网络(SOM)模型的碎屑沉积物进行分析,从机理和应用方式上探讨了两种方法的功能差异,证明在无监督分类粒度分析中,SOM方法分类操作过程简便易行,具有残缺自动识别能力,无需任何先验经验,分类结果唯一,在沉积物成因分类(处理非线性问题)中,优于聚类分析方法。 ③对碎屑沉积物作出C—M图,验证上述方法的分析结果。
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