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基于数据密度确定分布区域的方法：以TAS图解分析为例
被引量：
5
1
作者
葛粲
顾海欧
+3 位作者
汪方跃
李修钰
周宇章
袁峰
《地质科学》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1240-1253,共14页
为了客观地确定数据点投图后分布的主要区域，本文提出了一种基于数据密度确定数据主要分布区域的方法。利用该方法可以更加直观地了解数据分布，并可以作为数据清洗的预处理手段。本文基于GEOROC大数据．以全碱对硅（TAS）图解为例，...
为了客观地确定数据点投图后分布的主要区域，本文提出了一种基于数据密度确定数据主要分布区域的方法。利用该方法可以更加直观地了解数据分布，并可以作为数据清洗的预处理手段。本文基于GEOROC大数据．以全碱对硅（TAS）图解为例，进行了分析和验证。通过提取GEOROC数据库中与TAS图解相关的岩石样本中SiO2、Na2O、K2O和烧失量含量数据，通过数据常规清洗和归算，最终获得24个种类合计13．3万条有效数据。通过数据投点、分区统计和提取80％数据的分布区域，验证了24种岩石样品与TAS图解的吻合程度。通过综合研究分析发现，有6类岩石的数据分布与TAS图解定义区域基本一致，18类岩石的数据分布与TAS图解定义区域有系统性偏差。大数据研究证明了TAS图解的不足之处，利用全碱和SiO2作为指标，难以实现提升总体分类的准确性。
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关键词
大
数据
数据分布区域提取
密度
分布
TAS图解
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职称材料
题名
基于数据密度确定分布区域的方法：以TAS图解分析为例
被引量：
5
1
作者
葛粲
顾海欧
汪方跃
李修钰
周宇章
袁峰
机构
合肥工业大学资源与环境工程学院
合肥工业大学矿集区立体探测实验室
合肥工业大学安徽省矿产资源与矿山环境工程技术研究中心
安徽省地质调查院
安徽省公益性地质调查管理中心
出处
《地质科学》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1240-1253,共14页
基金
国家青年科学基金项目（编号：41504042）、国家重点研发计划项目（编号：2016YFC0600209）、国家自然科学基金项目（编号：41702353,41672069）和安徽省国土资源科技项目（编号：2016-K-4）资助.
文摘
为了客观地确定数据点投图后分布的主要区域，本文提出了一种基于数据密度确定数据主要分布区域的方法。利用该方法可以更加直观地了解数据分布，并可以作为数据清洗的预处理手段。本文基于GEOROC大数据．以全碱对硅（TAS）图解为例，进行了分析和验证。通过提取GEOROC数据库中与TAS图解相关的岩石样本中SiO2、Na2O、K2O和烧失量含量数据，通过数据常规清洗和归算，最终获得24个种类合计13．3万条有效数据。通过数据投点、分区统计和提取80％数据的分布区域，验证了24种岩石样品与TAS图解的吻合程度。通过综合研究分析发现，有6类岩石的数据分布与TAS图解定义区域基本一致，18类岩石的数据分布与TAS图解定义区域有系统性偏差。大数据研究证明了TAS图解的不足之处，利用全碱和SiO2作为指标，难以实现提升总体分类的准确性。
关键词
大
数据
数据分布区域提取
密度
分布
TAS图解
Keywords
Big data
Determination of distribution region
Density distribution
TAS diagram
分类号
P588.1 [天文地球—岩石学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据密度确定分布区域的方法：以TAS图解分析为例
葛粲
顾海欧
汪方跃
李修钰
周宇章
袁峰
《地质科学》
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
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