| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·选题依据及研究意义 | 第10-11页 |
| ·社会经济意义 | 第10-11页 |
| ·科学理论意义 | 第11页 |
| ·勘查区范围和地理条件 | 第11-13页 |
| ·位置交通 | 第11页 |
| ·自然地理与经济概况 | 第11-13页 |
| ·勘查区研究历史及现状 | 第13-15页 |
| ·基础地质研究 | 第13-14页 |
| ·遥感地质 | 第14页 |
| ·成矿规律与成矿预测 | 第14-15页 |
| ·论文研究工作概况 | 第15-19页 |
| ·结论与认识 | 第19-21页 |
| 第二章 综合信息成矿预测与人工神经网络运用综述 | 第21-39页 |
| ·综合信息成矿预测评述 | 第21-31页 |
| ·综合信息成矿预测研究现状 | 第22-23页 |
| ·综合信息成矿预测的信息基础 | 第23-26页 |
| ·综合信息成矿预测的基本方法和步骤 | 第26-30页 |
| ·综合信息成矿预测的发展趋势 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络运用评述 | 第31-39页 |
| ·人工神经网络简介 | 第32-34页 |
| ·人工神经网络在地学中的运用概述 | 第34-39页 |
| 第三章 区域与勘查区地质 | 第39-46页 |
| ·区域地质 | 第39-42页 |
| ·大地构造 | 第39页 |
| ·地层 | 第39-40页 |
| ·构造 | 第40-41页 |
| ·岩浆岩 | 第41页 |
| ·区域矿产与成矿特征 | 第41-42页 |
| ·勘查区地质特征 | 第42-46页 |
| ·地层 | 第43-44页 |
| ·构造 | 第44-45页 |
| ·岩浆岩 | 第45页 |
| ·勘查区矿产与成矿特征 | 第45-46页 |
| 第四章 多源地学信息特征 | 第46-79页 |
| ·地质信息特征 | 第46-55页 |
| ·红毛岭锡矿 | 第46-49页 |
| ·邦威水库锡矿 | 第49-50页 |
| ·硝塘锡矿锡矿 | 第50-51页 |
| ·小黑菁铅锌矿 | 第51-52页 |
| ·澜沧县杨公寨铜矿 | 第52页 |
| ·邦威铜铁矿 | 第52-53页 |
| ·那阮铜矿 | 第53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| ·地球物理信息特征 | 第55-62页 |
| ·极化率与电阻率综合特征 | 第55-56页 |
| ·已知矿体(那阮)激电率异常特征 | 第56-57页 |
| ·异常区划分及特征 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-62页 |
| ·地球化学信息特征 | 第62-69页 |
| ·区域岩石地球化学背景 | 第62-63页 |
| ·勘查区元素地球化学特征 | 第63-69页 |
| ·遥感地质信息特征 | 第69-76页 |
| ·区域遥感地质背景特征 | 第69页 |
| ·勘查区遥感影像特征 | 第69-76页 |
| ·勘查区综合信息找矿模型 | 第76-79页 |
| ·基于GIS的综合成矿信息融合 | 第77-79页 |
| 第五章 综合信息成矿预测 | 第79-94页 |
| ·BP神经网络 | 第79-80页 |
| ·经典的BP神经网络 | 第79-80页 |
| ·BP网络模型结构及学习规则 | 第80-89页 |
| ·BP网络模型结构 | 第80-83页 |
| ·BP网络模型存在的问题 | 第83-84页 |
| ·BP网络模型的改进 | 第84-85页 |
| ·基于MATLAB工具箱的BP网络应用 | 第85-89页 |
| ·基于BP人工神经网络的勘查区综合信息成矿预测模型 | 第89-94页 |
| ·预测变量的选择和构置 | 第89-90页 |
| ·隐含层神经元个数的确定 | 第90-91页 |
| ·网络训练和检验 | 第91-92页 |
| ·预测结果及评价 | 第92-94页 |
| 结束语 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-101页 |
| 附录A:攻读学位期间发表的论文 | 第101页 |
| 附录B:攻读学位期间参与项目情况 | 第101页 |