摘要
本发明公开地质因子改进的支持向量机识别超基性岩方法包括:获取待测区域的航磁数据并进行化极计算和位场分离,以及化极磁异常数据以及剩余磁异常数据对应的垂向一阶导数和解析信号振幅;对化极磁异常数据、剩余磁异常数据、化极磁异常数据以及剩余磁异常数据分别对应的垂向一阶导数和解析信号振幅进行标准化计算得到第一标准化数据;获取待测区域的放射性数据并进行标准化计算以获得第二标准化数据;将第一标准化数据、第二标准化数据作为预测集;将地质图中已知超基性岩的分布和其对应区域的放射性数据和磁测数据作为样本集,输入地质因子约束的遗传算法改进支持向量机中,学习训练获得最佳向量机模型最终获取超基性岩的分布情况。
技术关键词
超基性岩
支持向量机识别
磁异常数据
因子
最佳参数组合
数据分布
遗传算法优化
样本
曲线
形态
编码
长宽比
信号
训练集
矩阵
精度
系统为您推荐了相关专利信息
压力管道缺陷
管道内壁涂层检测
指数
管道缺陷修复
AR设备
矢量测量方法
BP神经网络
GPS组合导航系统
重力仪
地理信息系统数据
大型深水库
主成分分析方法
预测系统
数据获取模块
序列