铜陵地区是我国铜矿较集中发育的地区之一，位于长江中下游铜铁金多金属成矿带的中部。从该区及其邻区的沉积建造、岩浆建造、变质建造、构造型相及矿床分布的时空规律等分析，其大地构造演化经历了前地槽、地槽、地台、地洼四个阶段，不同的演化阶段其成矿作用不同，其中以地洼阶段的燕山期岩浆活动为主的成矿作用最为强烈，本区大部分矿床在这一时期的岩浆活动中基本定型。 凤凰山铜矿是铜陵矿集区主要矿床之一，它赋存于新屋里岩体西部的接触带上，矿体的产出受新屋里岩体、三叠系灰岩、构造、特别是与岩体同期形成的脆性扩容断裂构造的复合控制。脆性扩容断裂构造带中普遍发育有角砾岩，包括角砾状花岗闪长岩、角砾状矿石和角砾状大理岩等三种主要类型。经分形研究，它们的形态和大小分维值分别为：1.26，1.14，1.01和1.389，1.526，1.24，说明角砾状花岗闪长岩主要是化学成因形成的，而角砾状矿石和角砾状大理岩主要是由机械作用的水力致裂形成的，形成时的能量角砾状矿石大于角砾状大理岩。 凤凰山铜矿床南区构造地球化学取样分析中的Cu元素含量具有多重分形的特点，且不同的地质体中其分形特征不同，结合Cu元素在不同地质体中的分布特点，说明本区不同地质体所经历的成矿作用不同，其中以石英二长闪长岩所经历的成矿作用强度较大，较有利于成矿元素的富集。 BP神经网络技术是目前常用的一种非线性拟合方法，它的作用在于提供了一种非线性静态映射，能以任意精度逼近任意给定的非线性关系，具有学习和推广的功能。它通过各神经元之间的藕合作用关系实现从输入到输出的高度非线性映射。矿体的形成与定位也是各种控矿因素祸合作用的结果，其祸合机制是线性函数难以拟合的，而BP人工神经网络的高度非线性拟合功能恰好能解决这一问题。利用凤凰山铜矿床8个已知样本，将其输入网络学习，经过5O0()余次迭代，网络收敛，其输出误差满足精度要求。因此，利用BP人工神经网络模型来拟合成矿作用过程中各种控矿因素之间的藕合作用、并以此建立木区的大比例尺成矿预测模型是可行的。即人工神经网络的非线性拟合功能主要是通过网络内部各神经元之间的连接权值实现的，因而神经元的连接权值定量地表达了该神经元对下一层神经元的影响权重，通过网络运行机理和对神经元之间的连接权值的追踪，可计算出输入层神经元对输出层神经元的影响权重，结合地球物理、地球化学勘查数据，建立了基于成矿有利度法的凤凰山铜矿床找矿预测模型。在组件式GIS软件MapX平台上，利用可视化高级编程语言vi Sualc+十将成矿预测模型、找矿预测模型和地学空间数据库集成在一起，开发实现了凤凰山铜矿床成矿预测系统，完成本矿床的大比例尺数字矿床模型。