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基于Kriging的多重GEP演化建模趋势分析圈定区域化探异常研究 被引量：4
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作者 张冬梅 金辉 刘伟 《应用基础与工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期526-538,共13页
化探异常是找矿的重要依据.传统地质统计方法具有无偏、最优等特点,但要求数据呈正态分布,而实际应用往往不符合统计假设;近年来分形理论被大量应用于地球化学异常确定,但存在需要平滑处理数据、不适合含特高品位值等问题;采用随机模拟... 化探异常是找矿的重要依据.传统地质统计方法具有无偏、最优等特点,但要求数据呈正态分布,而实际应用往往不符合统计假设;近年来分形理论被大量应用于地球化学异常确定,但存在需要平滑处理数据、不适合含特高品位值等问题;采用随机模拟进行空间分析往往忽视了数据空间分布的结构性特征.本研究利用基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)在复杂数据建模方面的优势,提出GEP演化建模与空间结构分析有效结合的研究思路,通过克立格选择邻域样品,增强数据空间局部结构信息,采用GEP进行空间趋势分析,并利用多重演化建模技术修正趋势面模型.在云南个旧锡铜多金属矿床的应用实例表明,该研究充分利用了局部空间结构信息,强化局部区域的估值结果,提高建模精度,为有效圈定致矿异常提供新的解决途径. 展开更多
关键词 化探异常 基因表达式编程 克立格 多重演化建模
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