基于GIS的K-近邻法在成矿预测中的应用:以新疆东天山地区铁矿预测为例 |
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引用本文: | 吴春明,吕新彪.基于GIS的K-近邻法在成矿预测中的应用:以新疆东天山地区铁矿预测为例[J].地质科技通报,2012,31(6):147. |
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作者姓名: | 吴春明 吕新彪 |
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摘 要: | K-近邻法(K-NearestNeighbor,KNN)是一种应用广泛的人工智能方法,可用于线性不可分的多类别样本的识别。该 方法的基本原理是在多维空间中找到与未知样本最近邻的k 个点,并根据这k 个点的类别来判断未知样本的类别。以新疆东天 山地区铁矿预测为例,利用GIS采集、分析和管理数据,采用K-近邻法分析成矿有利度并圈定找矿有利地段。从预测结果看,研究 区内绝大多数矿床(点)落入到成矿有利度的高值区域,表明该方法预测结果的可信度高,可以有效地用于成矿预测。
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