研究目的
通过建立一个多层前馈神经网络模型，在高光谱特征与铜品位之间建立功能联系，以确定窄带光谱技术在铜品位估算中的有效性。
研究成果
基于高光谱数据和PCA特征的ANN模型在铜品位估算中平均R2达到0.89，表明其有望成为传统方法的有力替代方案。但需通过更多样本的进一步研究来推广该模型并确定灵敏度极限。
研究不足
该研究样本量有限（89个样本），且等级差异较大（0.06%至31%），可能影响模型的泛化能力。需要更多样本和统计分析以提高灵敏度和适用性。实际应用中需进行传感器校准。
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利用神经网络进行高光谱特征分析以实现铜矿石品位估算
DOI：10.1088/1755-1315/169/1/012108
期刊：IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
对地下不同金属和矿物资源日益增长的需求给发展中地区的地球化学实验室带来了巨大压力。任何采矿业的成功都依赖于矿床中矿石品位的估算值，因此快速评估矿石品位对矿山日常运营至关重要。通常通过化学分析或X射线荧光（XRF）测定化验值，但这受限于实时品位估算、样品制备和处理时长。多项勘探研究表明，高光谱技术是矿物识别与制图的有效工具。本研究旨在确定窄带光谱在铜品位估算中的有效性。为此开发了多层前馈神经网络模型，建立高光谱特征与铜品位之间的功能关联。从连续统去除光谱中共提取八类特征（包括吸收深度、波段深度中心、吸收曲线下面积、半高全宽）及高光谱剖面导数反射率特征（如波段深度比、一阶和二阶斜率）。通过主成分分析降低提取特征的维度，选取前七个主成分作为人工神经网络模型的输入向量。采用五折交叉验证评估模型性能。高度相关性表明：基于高光谱数据生成的主成分特征结合人工神经网络模型，可作为预测铜矿铜品位的替代方法。
作者：
B Manna，B Samanta，D Chakravarty，D Dutta，A Chowdhury，A Santra，A Banerjee
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