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在化探数据的采集中，常常会受到很多人为因素的影响。因此，为了既能体现采集参数的客观性又能真实反映地质演变的复杂性，本文以化探元素组合为预测矿床类型的依据，对这一预测过程采用神经网络建模，并进行系统开发。同时考虑到网络的效率及稳定性，对于传统BP网络进行调整，用改进的共轭梯度法取代最速下降法，经结果测试及检验显示，新模型具有效率高，稳定性强的特点，从而有力推动了化探预测矿床类型的客观性与可行性。