Wykorzystanie modeli sieci neuronowych do identyfikacji składu litologicznego rudy miedzi

Artykuł dotyczy zastosowania modeli sieci neuronowych w rozpoznawaniu typów litologicznych rudy miedzi. Do sprawdzenia zdolności predykcyjnych najskuteczniejszych modeli wykorzystano zbiory danych uzyskane z analizy zdjęć skaningowych dwóch charakterystycznych mieszanek różnych typów litologicznych: mieszanki z przewagą rudy piaskowcowej oraz mieszanki z przewagą rudy węglanowej i łupkowej. Wyniki rozpoznawania porównano z rzeczywistymi udziałami poszczególnych typów litologicznych rud miedzi w analizowanych mieszankach.

The paper concerns the application of neural networks models in recognition of lithological types of copper ore. To verify the predictive abilities of the most efficient models, the data sets given by scanning photos analyzes of two characteristic mixtures of various lithological types were applied. These were mixture with the advantage of sandstone ore and mixture with the advantage of carbonate and shale ores. The results of recognition were compared with the real contents of individual lithological types of copper ore in analyzed mixtures.