| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·选题背景和依据 | 第10-12页 |
| ·选题背景 | 第10页 |
| ·选题依据 | 第10-12页 |
| ·成矿预测研究工作评述 | 第12-19页 |
| ·成矿预测理论 | 第13-15页 |
| ·成矿预测方法 | 第15-16页 |
| ·成矿预测技术与手段 | 第16-18页 |
| ·湘西金矿成矿预测的研究现状 | 第18-19页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第19-21页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·研究技术路线 | 第20-21页 |
| ·论文采用的研究工具 | 第21页 |
| ·完成的主要工作量 | 第21-22页 |
| ·主要研究成果与认识 | 第22-24页 |
| 第二章 湘西金矿矿床地质特征 | 第24-32页 |
| ·成矿地质背景 | 第24-25页 |
| ·矿床地质特征 | 第25-26页 |
| ·地层 | 第25页 |
| ·构造 | 第25-26页 |
| ·矿体地质特征 | 第26-28页 |
| ·矿深万特征 | 第28-30页 |
| ·矿石物质组分 | 第28-30页 |
| ·矿石结构、构造 | 第30页 |
| ·矿石类型 | 第30页 |
| ·围岩蚀变 | 第30-32页 |
| 第三章 数字化成矿预测理论、模型与矿床数字化特征 | 第32-52页 |
| ·区域化变量的基本原理 | 第32-35页 |
| ·区域化变量及其性质 | 第32-33页 |
| ·区域化变量的数字特征与变异函数 | 第33-35页 |
| ·变异函数的定义与计算方法 | 第35-36页 |
| ·变异函数的定义 | 第35页 |
| ·变异函数的计算方法 | 第35-36页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第36-39页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第36-38页 |
| ·BP神经网络的计算举例 | 第38-39页 |
| ·BP神经网格模型的建立 | 第39-47页 |
| ·BP模型系统界面及主要功能 | 第39-41页 |
| ·BP神经网络结构与参数确定 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络模型的创建与使用步骤 | 第42-44页 |
| ·BP神经网络模型的有效性检验 | 第44-47页 |
| ·样品数据结构分析 | 第47-50页 |
| ·样品的数值统计特征 | 第47-48页 |
| ·样品的分布特征 | 第48-49页 |
| ·各中段矿脉厚度的统计特征 | 第49-50页 |
| ·数据库的建立和维护 | 第50-52页 |
| ·数据库的入库 | 第50-51页 |
| ·数据库的维护 | 第51-52页 |
| 第四章 数字化成矿预测研究 | 第52-85页 |
| ·成矿预测区域范围 | 第52-53页 |
| ·基于变异函数结构特征的成矿预测研究 | 第53-66页 |
| ·变异函数模型的选择与拟合 | 第54-57页 |
| ·变异函数模型的计算与成矿分析 | 第57-61页 |
| ·基于变异函数对V7，V8成矿模式的识别 | 第61-64页 |
| ·基于变异函数的BP神经网络模型成矿预测与运用 | 第64-66页 |
| ·基于分形的结构特征成矿预测 | 第66-76页 |
| ·分形地质基本概念及湘西金矿分形地质特征分析 | 第66-69页 |
| ·湘西金矿地质分形特征计算及成矿规律分析 | 第69-75页 |
| ·基于分形V7、V8矿脉成矿模式识别 | 第75页 |
| ·基于分形的成矿预测模型与分析 | 第75-76页 |
| ·矿床元素相关性分析与成矿预测 | 第76-85页 |
| ·矿床有用组分间的相关分析及成矿规律分析 | 第77-82页 |
| ·基于BP神经网络的矿床有用组分空间相关性分析 | 第82-84页 |
| ·基于元素相关性的V7、V8盲矿脉成矿规律类比分析 | 第84-85页 |
| 第五章 多重网络结构模型与成矿预测 | 第85-93页 |
| ·多重网络结构模型的原理与方法 | 第85-86页 |
| ·多重结构网络模型的建立与验证 | 第86-91页 |
| ·基于多重网络结构的神经网络模型的深部成矿预测结果 | 第91-93页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第93-95页 |
| ·全文工作回顾与总结 | 第93-94页 |
| ·后续工作与展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 学习期间公开发表的学术论文 | 第104页 |