基于众源数据的铀矿地质知识建模研究

众源数据本质是指网络世界中存在大量、复杂、有潜力的“垃圾”数据,采用有效方法与技术将这类感兴趣数据进行收集并利用,是文章的研究中心。文章引入互联网前沿技术,运用知识图谱对众源数据的知识进行抽取。在知识图谱中,知识描述措施旨在利用一种低维稀疏的向量表示方法来高效地发现特殊实体、关系之间内在语义关系,这在知识问答、信息检索等应用场景有着重要实用意义。但是,现有为数不少的知识描述措施忽视了铀资源场景要素,如缺失随场景变更的铀矿知识。针对该领域的矛盾,文章创建了基于离散向量的众源数据建模方法。该方法将核电站场景信息以差异的水平融入到不同类型的实体向量中,而后挖掘每个实体相关的众源数据知识语义联系。文章描述了知识体现的原理知识,然后提出了利用传统的人工智能方法构建众源数据,接着采用了当前受到认可的语义网及开放知识建模方法来进一步论证众源数据的知识表达的可行性。最后利用全球铀矿地质知识建模案例测试显示,这种基于实体离散向量的表示措施可以显著满足知识图谱的铀资源场景补全和铀矿地质预测研究的需求。     

基于FPN Res-Unet的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题，本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法，将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络多尺度预测的特点，将残差结构和特征金字塔网络融合到Unet模型中，建立FPN Res-Unet模型。该模型以Unet为基础，引入ResNet18的残差结构作为编码路径特征提取层，在每次卷积后使用边界填充，使得输入图像和输出图像尺寸一致；在解码路径每级上采样过程中，拓展支路径将特征金字塔网络融合到模型的网络主干中，将残差结构、Unet及特征金字塔网络的优点相互融合，增强了Unet的特征提取，弥补了语义分割网络对小目标检测的欠缺；在获取深层语义信息的同时关注细节信息，提高建筑物变化检测精度。实验表明，该方法在所用数据集，准确率、召回率、F₁ 3种指标均达到90%以上。     

基于规则知识表示的模型单元选择专家系统的实现

本文根据矿床统计预测中模型单元选择的领域专家知识，用基于规则知识表示的ＧＵＲＵ专家系统工具及Ｃ语言建造了一个模型单元选择的专家系统及其咨询界面，解决了如何确定最佳的模型单元的这一难题，最终形成了模型单元数据库，这就提高了数学模型的精度和预测的效果，为用户提供了一个高效率的计算机辅助工具。     

运用BP网络预测地下水位

人工神经网络是一门新兴的交叉学科，是处理非线性问题的有效方法。本文把影响地下水位的因素集作为网络的输入向量，地下水位本身作为网络的输出向量，构成了预测地下水位的ＢＰ网络模型。一个实例的应用实践表明，用ＢＰ网络预测地下水位较准确地反映了客观实际，比其它方法如回归模型具有较高的拟合严谨和预测精度。     

岩土工程监测预测的神经网格模型研究

采用人工神经网络进行岩土工程监测预测是一个新发展的很有前途的研究方向。由于各种原因，目前位移预测神经网络模型存在不少问题。为了更好地利用神网络进行位移预测，本文从神经网络理论及实践等方面研究了目前岩土工程位移预测神经网络模型存在的几个主要问题，并提出了几个可供借鉴的其它预测模型，以促进这个新方向的发展。     

面向中文文本的地质语义信息标注与语料库构建

实现文本中地质信息的结构化抽取、语义解析、可视化表达和知识图谱构建，将为地质大数据的深度挖掘与利用提供有力的数据基础和技术支撑。无论是采用传统统计模型还是深度学习模型，地质信息语义解析均需要已标注的语料库的支持。特别是，地质信息的文本描述具有领域性特征，无法通过通用自然语言语料迁移实现。因此，不同层次的地质信息标注语料库的构建成为地质语义信息解析的关键和基础。文章在分析中文文本中地质语义信息描述语言特点的基础上，从地质实体的时空和属性描述特征出发，清晰表达地质实体的各种语义关系，制定了中文文本的地质语义信息标注体系和标注规范，自主研发了“交互式地质语义信息标注工具”，解决了传统人工标注存在错误率高、重复工作量大等缺点，以矿产资源的中文研究文献和报告为数据源，构建了大规模地质语义信息标注语料库，较为有效地解决了当前相关标准和规模化标准数据匮乏的问题。     

基于注意力机制的孪生网络地质调查空间实体与文本信息匹配

对来源不同的地质对象进行关联匹配，并通过模型对其结构、属性及语义关系进行表示是后期语义查询及聚类等任务的重要支撑。文章针对地质调查空间实体与外部文本描述语义异构、表达差异等问题，提出了一种基于注意力机制的孪生网络地质调查空间实体与文本描述信息关联匹配模型。首先，将地质调查空间实体的属性信息转换成为文本段落，以句向量基本粒度对地质空间实体进行文本语义编码；接着将两类文本对象映射到统一向量空间中，并输入到孪生网络中进行特征学习，最后在构建真实数据集上进行模型性能的实验测评。结果显示，该模型能够较好表示地质调查空间实体句子语义信息，其识别F1值相比基准实验提高了8.4个百分点，优于选取的对比方法。     

基于人工神经网络的岩爆预测方法

在分析岩爆主要影响因素的基础上，建立了一种新的人工神经网络岩爆预测模型。采用已有岩爆发生数据作为训练样本对网络进行训练，利用收敛的网络进行岩爆烈度预测，预测结果与实际吻合，说明利用人工神经网络预测岩爆发生烈度是一种可行的方法。     

动水驱动型滑坡的状态仿射迁移学习方法

三峡库区的动水驱动型滑坡具有阶梯式变形特征，在监测数据不足的情况下，难以准确、合理地完成滑坡分析与预测预报等相关研究.针对监测数据不足的情况，设计了一种状态仿射迁移学习方法（Stateaffinetransfer learningmethod,SATLM），通过学习相似滑坡的知识完成对数据量不足的滑坡状态分析.为验证SATLM对滑坡状态分析的有效性，设计了一种状态相似分析方法，完成对库区多个滑坡的知识学习后实现对另一个数据量不足的滑坡地表位移预测.结果表明，完成状态仿射迁移后，本方法与BPNN和SVM相比，万州塘角1号滑坡地表位移预测的平均绝对误差和均方根误差都实现了较大降低.白家包滑坡、白水河滑坡、八字门滑坡知识的成功迁移，证明了SATLM在相似动水驱动型滑坡的知识迁移上具有较好效果.     

滑坡预测与风险评价专家系统

滑坡是一种常见的地质灾害，其预测过程十分复杂。文章介绍一个滑坡预测与风险评价专家系统ＬＦＥＥＳ。ＬＦＥＥＳ对滑坡的预测分为定性预测和定量预测两大类：定性预测以专家经验知识为基础，由符号推理产生定性的预测结；定量预测则由定量计算模型产生定量的预测结论。ＬＦＥＥＳ能够根据预测结论对滑坡灾害进行风险评价，并给出防治策略。讨论ＬＦＥＥＳ的总体结构、知识表示、推理方法和定量计算模型，并对ＬＦＥＥＳ用于滑坡多发城市重庆及其附近地区的几个典型滑坡的实现情况和预测结果进行了详细介绍。     

矿床统计预测单元划分的方法与程序

在矿床统计预测中,如何确定最佳的统计预测单元,目前尚无通用的准则和算法,它的划分往往取决于地质学家对研究区控矿条件的认识,矿化的实际分布殂态及统计预测所采用的评价模型等多种因素。系统功能齐全,基本上满足了资源评价的各种需求,实现了预测单元划分的自动化和智能化。     

钦杭成矿带斑岩铜矿知识图谱构建及应用展望

知识图谱使用人与机器能共同理解的语言,以“图”的方式来描述真实世界,是人工智能研究的重要方向之一。本研究是构建单体矿床、成矿系列和重要成矿区(带)的知识图谱实验的一部分,收集了钦杭成矿带6个较为典型的斑岩铜矿、斑岩-夕卡岩型铜矿的原始文本数据,参照斑岩铜矿床概念模型进行知识获取,标注、抽提文本中的实体、关系、属性,构建了具备基本应用功能的斑岩铜矿床知识图谱。基于未来矿产资源预测评价应充分理解地球系统、成矿系统、勘查系统、预测评价系统相互关系的认识,讨论了建立“地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统”关联知识图谱体系需要解决的关键科学技术问题,包括“地-矿-勘-评系统”领域本体及知识图谱递进关联体系,大规模“地-矿-勘-评系统”领域本体及知识图谱的自动构建技术,基于多模态关联数据嵌入“地-矿-勘-评系统”知识图谱自演化、补全技术以及基于知识图谱、大数据挖掘和人工智能的地球系统资源预测理论与方法。     

Prospector II: Towards a knowledge base for mineral deposits

What began in the mid-seventies as a research effort in designing an expert system to aid geologists in exploring for hidden mineral deposits has in the late eighties become a full-sized knowledge-based system to aid geologists in conducting regional mineral resource assessments. Prospector II, the successor to Prospector, is interactive-graphics oriented, flexible in its representation of mineral deposit models, and suited to regional mineral resource assessment. In Prospector II, the geologist enters the findings for an area, selects the deposit models or examples of mineral deposits for consideration, and the program compares the findings with the models or the examples selected, noting the similarities, differences, and missing information. The models or the examples selected are ranked according to scores that are based on the comparisons with the findings. Findings can be reassessed and the process repeated if necessary. The results provide the geologist with a rationale for identifying those mineral deposit types that the geology of an area permits. In future, Prospector II can assist in the creation of new models used in regional mineral resource assessment and in striving toward an ultimate classification of mineral deposits.     

专家证据权重法在矿产评价中的应用——以黑龙江省西北部金矿为例

由于黑龙江省西北部地区地质勘探程度低,而且研究区已知矿床（点）数目少,利用统计方法的证据权重法不能应用于该地区。为此,将黑龙江省西北部地区的基础地质、区域成矿规律、金矿床成矿特征等方面取得的认识建立了一个“专家知识库”,并与“证据权重法”结合起来,建立一个基于专家证据权重法的矿产资源定量评价系统。利用该系统对黑龙江省西北部金矿进行预测并取得了很好的效果,为在黑龙江省西北部进一步找矿奠定了基础。     

Expert System for Statistical Prediction of Mineral Deposits on Middle and Large Scales

The expert system for statistical prediction of mineral deposits on middle and large scales takes the system of scientific exploration theories, criteria and methods proposed by Professor Zhao Pengda as the field expert knowledge. At present the developed system focuses on two aspects: synthetic exploration and quantitative exploration. Among the three basic theories for the prediction of deposits, it highlights the applications of seeking anomaly theory. This system is characteristic in the determination of geological background, the study of geological anomalies and the delineation of geological background, the study of geological anomalies and the delineation of mineralization anomalies. The system combines closely the knowledge base, method base and database ,integrates the input and output information of multi-sources and multi-variables, data , graphs and imagine processing system and inquiring system as a whole . So the system can meet in general all kinds of demands in statistical prediction of m     

成矿过程奇异性与矿产预测定量化的新理论与新方法

在分析地震、滑坡、洪水、暴雨、森林火灾等一系列非线性地球系统过程共同特征的基础上,笔者提出了成矿过程作为奇异性过程的命题。探讨了成矿过程奇异性、广义自相似性、自组织临界性等基本非线性特征的内在联系。从多重分形理论出发给出了:(1)度量成矿域空间结构不均匀性的局部奇异性分析模型;(2)度量成矿多样性与自相似性关系的系列广义自相似性度量模型;(3)首次给出了奇异性指标作为度量控矿要素与矿床分布相关关系的非线性模型,提出了从奇异性出发计算成矿后验概率的新的对数概率模型;(4)介绍了成矿奇异性的动力学模拟过程。详细介绍了非线性矿产资源预测理论和方法的基本内容和模型。     

知识模型与知识库

本文将建造专家系统分成知识转移和知识转变两个过程。提出知识模型、知识模型域、知识模型边界条件、知识库结构等新概念。认为,建好知识模型,是知识获取、建立知识库、建造专家系统的前提、依据、基础。     

云南省勐野井式钾盐矿找矿模型及预测

勐野井钾盐矿产于新生代环扬子地块西缘兰坪-思茅双向弧后-前陆盆地勐野井组棕红色、杂色盐溶泥砾岩建造中。成矿具有明显的蒸发沉积韵律,钾盐矿层的产出受地层、岩相、构造等因素的控制。将其厘定为新生代（湖相）沉积型钾盐矿的典型矿床-勐野井式钾盐矿。并将成矿条件与之类似的兰坪-云龙、镇源-景谷、江城-勐腊3个地区作为预测工作区,...     

基于数字矿床模型的西藏玉龙斑岩型铜矿三维定位定量预测

西藏玉龙铜矿是世界级的超大型斑岩型铜矿,位于迄今中国发现的最大的斑岩型铜矿带上。目前对于这一令人瞩目的铜矿区的研究大多建立在二维的基础上。鉴于此,以"数字矿床"技术为手段,结合西藏玉龙矿区的地质特征,以Micromine软件作为平台,选择合适的建模方法,构建起玉龙斑岩型铜矿区的数字矿床模型,开展资源的三维定位定量预测。研究表明,西藏玉龙铜矿Ⅰ号矿体体积大、品位低、资源量最多,外围的Ⅱ号和Ⅴ号矿体由于次生氧化,体积小而品位高,具有可观的富矿资源和优先开采的价值。对实例的研究也表明,基于数字矿床模型的研究方法在现代的矿产资源开发中具有明显的优势,有着较高的推广和应用价值。