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矿产资源潜力评价的理论和 GIS技术 总被引:23,自引:4,他引:19
矿产资源潜力评价是国土资源大调查提出的一项战略任务,它要求迅速查明我国各类矿产资源的潜力,为及时转化成经济优势准备基础资料。应用新的成矿理论开展重要矿种的资源评价和开展重要区带的成矿条件、成矿规律调查研究及区域成矿预测评价构成了全国矿产资源潜力评价的三项基本任务。矿床定位、相似类比和“求同求异”为潜力评价的三项指导理论;最小风险最大含矿率、优化评价、尺度水平对等为潜力评价圈定资源潜力区遵循的准则;在 G I S平台上应用矿产资源潜力评价的辅助决策系统是使用高新技术的标志。作者介绍了自己研制的矿产资源评价系统( M ineral Resource Assessm ent System , 以下简称 M R A S)的功能、结构和使用方法。最后用全国金矿资源潜力评价的实例介绍了全国矿产资源评价的实施操作步骤,并提出了需要解决的若干实际问题。 相似文献
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支持向量机、随机森林和人工神经网络机器学习算法在地球化学异常信息提取中的对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地球化学勘查是通过发现异常、解释评价异常进行找矿的。因此,地球化学异常识别对矿产资源的定位、定量预测具有重要的的指示作用。在大数据时代的背景下,机器学习方法不要求数据满足正态分布的分布形式,且具有非线性以及泛化能力强等特点,因而逐渐地被应用于矿产资源的定量预测评价,如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、随机森林、受限玻尔兹曼机、极限学习机等。本文通过设计理论实验,可视化了不同算法,提出了不同机器学习方法在不同地区的地球化学异常信息提取中的效果存在不一致性的假设。在此基础上,以湖南香花岭锡多金属矿整装勘查区及甘肃合作金矿整装勘查区的地球化学异常提取为研究内容,将人工神经网络、随机森林以及支持向量机应用于研究区地球化学异常信息的提取与识别工作。在香花岭研究区,人工神经网络的结果较好,在合作研究区,随机森林的结果较好,从而验证了上述假设。通过生成两研究区的地球化学异常图,讨论了该方法在两研究区地球化学异常的地质意义和该方法的可靠性与实用性。此外,还完善了基于多种监督机器学习方法的地球化学异常信息提取流程,为软件开发提供了一定的理论依据。 相似文献
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