基于BP神经网络的岩石风化前后成分变化预测

本文介绍如何使用BP神经网络算法，根据岩石风化后的成分数据，预测其风化前的成分变化。

代码实现pythonimport numpy as npfrom numpy import dot, random, ones_like, exp, ones, zeros, multiply, zeros_likeimport matplotlib.pyplot as pltimport math

数据准备# 以铅钡二氧化硅为例，使用风化后数据预测风化前数据# 三类数据输入，每类取7个作为训练数据，3个作为测试数据# 定义三类数据，并进行标签编码和数据合并kind1 = np.array([[51.26, 3.16, 2.87], [19.79, 2.32, -5.8], [39.57, 2.18, -3.39], [35.78, 1.21, -4.73], [20.14, 1.58, -4.78], [33.59, 1.01, -3.63], [25.42, 1.40, -1.89], [29.15, 1.44, -3.22], [17.98, 1.33, -4.38], [12.38, 1.33, -4.38]], dtype=float).reshape(-1, 3)label1 = np.zeros_like(kind1)label1[:, 0] = ones([len(label1)], dtype=float)kind1 = np.hstack((kind1, label1))ext = np.ones(len(kind1))ext = ext.reshape(10, -1)kind1 = np.hstack((ext, kind1))

kind2 = np.array([[-0.24, 0.93, -1.01], [-1.18, 0.39, -0.39], [0.74, 0.96, -1.16], [-0.38, 1.94, -0.48], [0.02, 0.72, -0.17], [0.44, 1.31, -0.14], [0.21, 0.03, -2.21], [0.37, 0.28, -1.8], [0.18, 1.22, 0.16], [0.46, 1.49, 0.68]]).reshape(-1, 3)label2 = zeros_like(kind2)label2[:, 1] = ones([len(label2)], dtype=float)kind2 = np.hstack((ext, kind2, label2))

kind3 = np.array([[31.94, 1.17, 0.64], [36.93, 3.45, -1.33], [55.21, 0.99, 2.69], [34.34, 3.19, 1.51], [44.26, 1.79, -0.87], [22.65, -0.22, -1.39], [18.96, -0.44, -0.92], [32.65, 0.83, 1.97], [33.44, 0.68, -0.99], [48.12, -0.45, 0.08]]).reshape(-1, 3)label3 = zeros_like(kind3)label3[:, 2] = ones([len(label3)], dtype=float)kind3 = np.hstack((ext, kind3, label3))

将三类数据合并为一个数据集all_kind = np.vstack((kind1, kind2, kind3))

将训练数据和测试数据分开train_mate = np.vstack((kind1[:7], kind2[:7], kind3[:7]))test_mate = np.vstack((kind1[7:], kind2[7:], kind3[7:]))

定义激活函数及其导数def ta_h(x): return math.tanh(x)

def diff_tag_h(x): return 1.0 / (1 + pow(x, 2))

定义sigmoid函数及其导数def sigmoid(x): return 1.0 / (1 + exp(-x))

def diff_sigmoid(x): out = sigmoid(x) return out * (1 - out)

...后续代码请根据实际情况补充...

代码说明

数据准备：首先，我们准备了三类岩石风化前后的成分数据，并将其分别存储在 kind1，kind2 和 kind3 中。然后，我们对数据进行标签编码，并将三类数据合并为一个数据集 all_kind。最后，我们将数据集划分为训练集 train_mate 和测试集 test_mate。
定义激活函数：我们定义了 ta_h 函数作为隐藏层的激活函数，并定义了 diff_tag_h 函数计算其导数。
定义sigmoid函数：我们定义了 sigmoid 函数作为输出层的激活函数，并定义了 diff_sigmoid 函数计算其导数。

总结

本文介绍了如何使用BP神经网络算法预测岩石风化前后的成分变化，并提供了相应的Python代码示例。您可以根据实际情况修改代码，以适应您的需求。