【摘 要】
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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
【机 构】
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中国地质科学院矿产资源研究所,中国地质大学（北京）,中国地质科学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于地质先验模型的区域大比例尺三维地质建模关键技术研究”(编号:41672330);国家重点研发计划“深地资源勘查开采”重点专项课题“深部矿产三维可视化预测评价软件系统研发”(编号:2017YFC0601501);中国地质调查局地质调查项目“全国矿产资源潜力动态评价”(编号:DD20190193)联合资助
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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
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