一种基于机器学习的找矿预测方法

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一种基于机器学习的找矿预测方法
申请号:CN202510920351
申请日期:2025-07-04
公开号:CN120849833A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明属于地质勘查与数据挖掘技术领域,本发明公开了一种基于机器学习的找矿预测方法;包括对多源地质数据进行预处理,得到标准化地质数据集;多源地质数据包括地球物理数据、地球化学数据和遥感数据;基于预设特征提取算法对标准化地质数据集进行特征提取,得到多维特征集;构建地质空间分布特征图,并基于地质空间分布特征图对多维特征集进行空间增强,基于预设机器学习模型对空间增强特征集进行训练,利用找矿预测模型对目标区域的地质数据进行预测,得到找矿预测结果;找矿预测结果包括矿化概率分布图和不确定性分布图;基于找矿预测结果进行找矿靶区优化,得到优化后的找矿靶区,实现基于机器学习的找矿预测。
技术关键词
空间分布特征 找矿靶区 特征提取算法 地球物理数据 优化预测模型 机器学习模型 存储计算机程序 主成分分析算法 数据挖掘技术 组合算法 深度学习模型 卷积算法 蒙特卡洛 格式 遗传算法 风险 超参数 可读存储介质
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