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基于卷积神经网络的智能找矿预测方法--以甘肃龙首山地区铜矿为例
被引量：
7
1
作者
李忠潭
薛林福
+4 位作者
冉祥金
李永胜
董国强
李玉博
戴均豪
《吉林大学学报（地球科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期418-433,共16页
智能找矿预测是数字地质科学的前沿领域.本文基于一种二维卷积神经网络的智能找矿预测方法,以25种元素的水系沉积物数据和航磁数据为找矿预测数据,将已知的矿点作为监督样本,利用步长平移数据增强方法获取了训练数据集,对卷积神经网络...
智能找矿预测是数字地质科学的前沿领域.本文基于一种二维卷积神经网络的智能找矿预测方法,以25种元素的水系沉积物数据和航磁数据为找矿预测数据,将已知的矿点作为监督样本,利用步长平移数据增强方法获取了训练数据集,对卷积神经网络进行训练后,将其应用于未知区域的找矿预测.应用该方法对甘肃省龙首山西段高台县臭泥墩—西小口子地区进行了铜矿智能找矿预测,根据已知的3个铜矿点,获取了22934个训练数据,经过200轮训练之后,预测精度能够达到98.1%,最终圈定了5个预测区,5个预测区均具有良好的铜矿找矿远景.
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关键词
二维卷积神经网络
数据增强
龙首山
西段
铜矿
智能找矿预测
下载PDF
职称材料
题名
基于卷积神经网络的智能找矿预测方法--以甘肃龙首山地区铜矿为例
被引量：
7
1
作者
李忠潭
薛林福
冉祥金
李永胜
董国强
李玉博
戴均豪
机构
吉林大学地球科学学院
中国地质调查局发展研究中心
自然资源部矿产勘查技术指导中心
甘肃省地质调查院
出处
《吉林大学学报（地球科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期418-433,共16页
基金
中国地质调查局矿调项目(DD20190159)。
文摘
智能找矿预测是数字地质科学的前沿领域.本文基于一种二维卷积神经网络的智能找矿预测方法,以25种元素的水系沉积物数据和航磁数据为找矿预测数据,将已知的矿点作为监督样本,利用步长平移数据增强方法获取了训练数据集,对卷积神经网络进行训练后,将其应用于未知区域的找矿预测.应用该方法对甘肃省龙首山西段高台县臭泥墩—西小口子地区进行了铜矿智能找矿预测,根据已知的3个铜矿点,获取了22934个训练数据,经过200轮训练之后,预测精度能够达到98.1%,最终圈定了5个预测区,5个预测区均具有良好的铜矿找矿远景.
关键词
二维卷积神经网络
数据增强
龙首山
西段
铜矿
智能找矿预测
Keywords
convolutional neural network
data enhancement
western Longshoushan
copper deposit
intelligent prospecting and prediction
分类号
P628 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的智能找矿预测方法--以甘肃龙首山地区铜矿为例
李忠潭
薛林福
冉祥金
李永胜
董国强
李玉博
戴均豪
《吉林大学学报（地球科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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