摘要
本发明涉及计算机与地质学交叉领域,尤其为一种基于3DGCN‑CNN模型的三维成矿预测方法,包括:步骤S1:构建三维地质数据库;步骤S2:构建三维地质模型与三维矿体模型;步骤S3:构建三维成矿预测信息集;步骤S4:构建3DGCN‑CNN模型;步骤S5:构建3DCNN的数据集与3DGCN的图结构数据;步骤S6:将训练集输入模型中进行训练;步骤S7:将待预测区域数据输入到训练好的模型中进行预测,得到预测结果;本发明通过3DGCN‑CNN模型有效融合了空间和局部特征,免除了对三维地质模型进行量化分析,提升了对成矿潜力的预测能力。
技术关键词
成矿预测方法
三维地质模型
单元块
变量
样本
地球物理数据
数字高程数据
岩性反演
数值
钻孔
立方体
模块
训练集
节点特征
注意力机制
连续型
邻域
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
混合智能算法
水轮发电机组
变异策略
样本
编码器
信息提取模型
样本
图像特征数据
身份信息提取方法
嵌入特征
网络设计方法
样本
多尺度特征融合
注意力机制
学习分类器