摘要
يتم جمع الأطياف للرمل الأبيض والحجر الجيري والطين والملح باستخدام طرق آلة المتجهات الداعمة، شبكات الأعصاب BP، وشجرة اتخاذ القرار التصنيفية، ويتم تصنيف الصخور. ومن خلال دقة التصنيف، معدل الاستدعاء، ومعامل كابا، تتم مقارنة مميزات النماذج لتحديد أفضل نموذج لتصنيف الصخور باستخدام الأطياف. أظهرت النتائج أن نموذج شجرة القرار يحقق أدنى دقة تصنيف بلغت 93.1٪؛ بينما نموذج تصنيف الصخور باستخدام الترشيح المتفرق مع شبكة الأعصاب BP يحقق أفضل أداء بدقة تصنيف تصل إلى 97.1٪ ومعامل كابا 0.958. توفر هذه الدراسة إمكانية التعرف السريع على أنواع الصخور من خلال قياسات الأطياف، مما يقدم أساسًا نظريًا وقيمة تطبيقية هامة للوقاية من المخاطر في الهندسة الفعلية للصخور المختلفة.
关键词
تصنيف الصخور;الأطياف تحت الحمراء المتوسطة;التعلم الآلي;آلة المتجهات الداعمة;شبكات الأعصاب BP