基于改进RBF的空间插值算法及其在矿体三维可视化中的应用

摘要：

为径向基神经网络确定更为优化的初始中心，增强径向基网络的性能。通过采用改进的模拟退火蚁群算法作为径向基神经网络径向基层的训练法，将改进的径向基神经网络模型应用于地层高程的面插值和矿体品位的空间体插值，并与普通克里金法进行交叉验证，优化效果明显，然后利用VC＋＋与OpenGL开发环境开发出矿体可视化系统，结果在结合矿体实际数据进行实例应用的过程中，实效性明显。

关键词：矿体品位预测、改进的模拟退火蚁群径向基、地层面插值、空间插值

分类号：TP319;P628(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目41272363

在线出版日期：2014-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：645-650