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公开(公告)号:CN107038505A
公开(公告)日:2017-08-11
申请号:CN201710279023.4
申请日:2017-04-25
Applicant: 中国地质大学(北京)
Abstract: 本发明属于地质勘探技术领域,具体为基于机器学习的找矿模型预测方法,建立起统一且容易区分的找矿概念模型库,以各研究区的勘查数据资料为基础,通过机器学习将找矿概念模型库中现有国内外找矿模型及控矿要素与研究区数据资料进行分析和归纳,构建找矿预测模型,将找矿预测模型中控矿要素确定后,依据研究区范围提供数据资料整理清单,完善找矿概念模型的数据基础,依据立方体定量预测系统中总结出的算法,推荐控矿要素适合的算法组合,最终在找矿概念预测模型的基础上,实现定量、定位和定概率的预测评价。本发明能快速建立起某研究区的找矿模型,且所建立的找矿模型更为全面客观,更符合实际情况。
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公开(公告)号:CN107038505B
公开(公告)日:2020-06-30
申请号:CN201710279023.4
申请日:2017-04-25
Applicant: 中国地质大学(北京)
Abstract: 本发明属于地质勘探技术领域,具体为基于机器学习的找矿模型预测方法,建立起统一且容易区分的找矿概念模型库,以各研究区的勘查数据资料为基础,通过机器学习将找矿概念模型库中现有国内外找矿模型及控矿要素与研究区数据资料进行分析和归纳,构建找矿预测模型,将找矿预测模型中控矿要素确定后,依据研究区范围提供数据资料整理清单,完善找矿概念模型的数据基础,依据立方体定量预测系统中总结出的算法,推荐控矿要素适合的算法组合,最终在找矿概念预测模型的基础上,实现定量、定位和定概率的预测评价。本发明能快速建立起某研究区的找矿模型,且所建立的找矿模型更为全面客观,更符合实际情况。
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