采用人工网络神经法(Artificial Neural Network,ANN)有助于理解成矿系统的非线性动力学行为和对矿产资源进行预测。其中的径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)具有优秀的逼近特性,优化过程简单,训练速度快,适合于需要大量数据综合的矿产预测。采用RBFNN方法对成矿地质条件复杂的中国滇东南地区开展金矿成矿预测。研究结果表明,该模型能快速获取成矿潜力信息。通过采用受试者工作特征(Re-ceiver Operating Cha
