检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于地质大数据理念的模型驱动矿产资源定量预测被引量：40: 1; 作者于萍萍陈建平 +3 位作者柴福山郑啸于淼徐彬《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1333-1343,共11页; 在大数据科学成为新的科学范式的背景下,基于地质大数据理念,提出了模型驱动的矿产资源定量预测评价的新方法,以及模型流程建模技术贯穿整个矿产资源预测评价过程的新思路,以地质理论指导地质大数据分析和计算机技术实现地质大数据挖掘... 展开更多; 关键词地质大数据模型驱动工作流矿产资源定量预测数据挖掘数字地质; 在线阅读下载PDF 职称材料

矿产资源定量预测的研究进展被引量：2: 2; 作者吕文超李红中 +1 位作者安燕飞周永章《矿床地质》 CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期755-755,共1页; 找矿是一个投资大、投资周期长、回报丰厚,但风险高的一项经济地质行为。矿产资源定量预测的目的就是要降低找矿的肓目性和风险性,提高找矿效率,节约找矿成本,因而引起研究者的广泛关注。上个世纪中叶,世界许多国家为了更合理的利用矿... 展开更多; 关键词矿产资源定量预测小单元量化预测找矿效率经济地质投资周期研究者矿床定量评价预测区; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数据科学的矿产资源定量预测的理论与方法探索被引量：28: 3; 作者左仁广《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期49-55,共7页; 矿产资源预测已从定性走向了定量,从数据稀疏型走向了数据密集型,亟须数据科学支撑。本文在前人研究基础上,讨论了基于数据科学的矿产资源定量预测理论与方法,该方法的理论基础为相关性理论与异常理论,前者采用监督的机器学习方法挖掘... 展开更多; 关键词数据科学矿产资源定量预测地质找矿大数据机器学习不确定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

矿产资源定量预测软件(MRQP)在WINDOWS下混合编程的实现被引量：2: 4; 作者王岩申维《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期241-248,共8页; 以矿产资源定量预测中常用的7种方法为研究对象,结合Fortran 90与Visual Basic 6.0各自的特点,使用混合编程的方法,开发了矿产资源定量预测软件(MRQP软件)。MRQP软件是目前国内唯一使用数量化理论等进行矿产资源定量预测的方法,脱离DOS... 展开更多; 关键词矿产资源定量预测软件(MRQP) WINDOWS FORTRAN VISUAL BaSic; 在线阅读下载PDF 职称材料

机器学习方法在矿产资源定量预测应用研究进展被引量：21: 5; 作者马瑶赵江南《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期132-141,共10页; 回顾了国内外在矿产资源定量预测研究领域的发展历程,对近十年来国外相关方向的文献进行了统计对比分析,结果显示机器学习方法已经成为矿产资源定量预测研究领域的热点方向,并主要在如下3个方面发挥了积极的作用:①提取和挖掘复杂数据... 展开更多; 关键词矿产资源定量预测地学大数据数据挖掘信息融合机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

知识-数据联合驱动的可解释智能矿产预测研究:以四川可尔因矿集区为例: 6; 作者李楠尹世滔 +4 位作者柳炳利肖克炎王成辉代鸿章宋相龙《地学前缘》北大核心 2025年第4期60-77,共18页; 随着人工智能和大数据技术的迅速发展,基于机器学习的矿产资源智能预测已成为当前研究热点。然而,部分机器学习模型嵌套的复杂非线性网络结构和抽象表达,具有高度不透明的黑盒属性,导致智能预测结果与成矿作用之间缺乏相关解释,降低了... 展开更多; 关键词矿产资源定量预测可尔因矿集区知识嵌入集成学习可解释性野外验证; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊层次分析法在西南印度洋中脊46°~52°E多金属硫化物远景区预测中的应用被引量：6: 7; 作者马瑶赵江南廖时理《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期75-82,共8页; 海底多金属硫化物作为热液活动的产物,具有较好的成矿远景和开发潜力,已成为各国海洋矿产勘探的重点。模糊层次分析法将模糊数学和专家知识相结合,是一种典型的知识驱动的矿产资源定量预测方法。利用该方法对西南印度洋中脊46°~52&... 展开更多; 关键词矿产资源定量预测模糊层次分析法多金属硫化物矿床西南印度洋中脊; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于地质大数据理念的模型驱动矿产资源定量预测被引量：40: 1; 作者于萍萍陈建平柴福山郑啸于淼徐彬; 机构中国地质大学(北京) 北京市国土资源信息研究开发重点实验室中国地质调查局发展研究中心中国科学院遥感与数字地球研究所; 出处《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1333-1343,共11页; 基金中国地质调查局项目(编号:12120113091100) 国家自然科学基金项目(批准号:201011002) 科技部973计划项目(编号:2012CB416605); 文摘在大数据科学成为新的科学范式的背景下,基于地质大数据理念,提出了模型驱动的矿产资源定量预测评价的新方法,以及模型流程建模技术贯穿整个矿产资源预测评价过程的新思路,以地质理论指导地质大数据分析和计算机技术实现地质大数据挖掘2条主线展开研究,实现了面向地质大数据的数据挖掘与矿产资源的定量预测评价。结合青海祁漫塔格铁铜多金属矿床、山东焦家金矿床、云南个旧锡铜多金属矿床等不同地区、不同成矿类型和矿种开展了应用研究,完成了找矿模型工作流的设计与实现,进行了有利成矿信息的挖掘,取得了较好的效果,为大数据时代数字地质研究提供了新的思路。; 关键词地质大数据模型驱动工作流矿产资源定量预测数据挖掘数字地质; Keywords geological big data model-driven workflow quantitative prediction of mineral resources data mining digital geology; 分类号 P612 [天文地球—矿床学] P628 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名矿产资源定量预测的研究进展被引量：2: 2; 作者吕文超李红中安燕飞周永章; 机构广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室中山大学地球科学系中山大学地球环境与地球资源研究中心; 出处《矿床地质》 CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期755-755,共1页; 文摘找矿是一个投资大、投资周期长、回报丰厚,但风险高的一项经济地质行为。矿产资源定量预测的目的就是要降低找矿的肓目性和风险性,提高找矿效率,节约找矿成本,因而引起研究者的广泛关注。上个世纪中叶,世界许多国家为了更合理的利用矿产资源和摸清本国矿产资源的潜力,先后开始了矿产资源定量化预测。Allais(1957)提出把预测区分成等面积的许多小单元。; 关键词矿产资源定量预测小单元量化预测找矿效率经济地质投资周期研究者矿床定量评价预测区; 分类号 P612 [天文地球—矿床学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数据科学的矿产资源定量预测的理论与方法探索被引量：28: 3; 作者左仁广; 机构中国地质大学(武汉)地质过程与矿产资源国家重点实验室; 出处《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期49-55,共7页; 基金国家优秀青年科学基金项目(41522206)。; 文摘矿产资源预测已从定性走向了定量,从数据稀疏型走向了数据密集型,亟须数据科学支撑。本文在前人研究基础上,讨论了基于数据科学的矿产资源定量预测理论与方法,该方法的理论基础为相关性理论与异常理论,前者采用监督的机器学习方法挖掘地质找矿大数据与矿床的相关性为预测未发现矿床提供了理论基础;后者采用非监督的机器学习方法识别地质找矿大数据蕴含的地质异常为预测矿床提供了理论依据。该理论与方法强调地质找矿大数据和机器学习的重要性,其中,数据种类的多样性及数据精度和质量会影响预测结果的好坏,机器学习可提高特征提取与信息集成融合效率。此外,本文讨论了基于数据科学的矿产资源定量预测理论与方法的技术框架、特征提取、数据集成融合方法,以及该理论与方法引入的不确定性。; 关键词数据科学矿产资源定量预测地质找矿大数据机器学习不确定性; Keywords data science quantitative prediction of mineral resources geological prospecting big data machine learning uncertainty; 分类号 P59 [天文地球—地球化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名矿产资源定量预测软件(MRQP)在WINDOWS下混合编程的实现被引量：2: 4; 作者王岩申维; 机构地质过程与矿产资源国家重点实验室; 出处《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期241-248,共8页; 基金国家重点基础研究发展计划项目(编号:2006CB701400) 国家自然科学基金项目(编号:40672196 +1 种基金 40172099) 地质过程与矿产资源国家重点开放实验室项目(编号:200655)资助。; 文摘以矿产资源定量预测中常用的7种方法为研究对象,结合Fortran 90与Visual Basic 6.0各自的特点,使用混合编程的方法,开发了矿产资源定量预测软件(MRQP软件)。MRQP软件是目前国内唯一使用数量化理论等进行矿产资源定量预测的方法,脱离DOS环境,不依赖于MAPGIS、ARCINFO等软件的二次开发,在Windows平台下直接运行的软件。详述了运用Microsoft Visual Basic 6.0软件建立一个可视化图形用户界面、运用Compaq Visual Fortran 6.5软件实现矿产资源定量预测运算和如何将矿产资源定量预测的核心代码在Windows GUI上直接调用。最后以新疆阿尔泰地区的地质背景为前提,以大型、超大型金矿床组成的矿床密集区为模型单元,以金矿异常密集区为预测单元,开展定量预测,验证该软件所达到的预期效果。; 关键词矿产资源定量预测软件(MRQP) WINDOWS FORTRAN VISUAL BaSic; Keywords mineral resources quantitative prediction （MR.QP） software Windows Fortran Visual Basic; 分类号 P612 [天文地球—矿床学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机器学习方法在矿产资源定量预测应用研究进展被引量：21: 5; 作者马瑶赵江南; 机构中国地质大学(武汉)资源学院; 出处《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期132-141,共10页; 基金国家重点研发计划(2016YFC0600509)。; 文摘回顾了国内外在矿产资源定量预测研究领域的发展历程,对近十年来国外相关方向的文献进行了统计对比分析,结果显示机器学习方法已经成为矿产资源定量预测研究领域的热点方向,并主要在如下3个方面发挥了积极的作用:①提取和挖掘复杂数据中隐藏的难以识别的矿化信息;②致矿异常信息关联与转换;③多源地学数据的致矿异常信息融合、预测和发现矿床。对逻辑回归、人工神经网络、随机森林与支持向量机等主要机器学习算法与模型在矿产资源定量预测实践中的应用效果进行了评述,并探讨了在实际应用过程中存在的样本选择、错分代价、不确定性评价以及模型性能评价等主要问题及目前的解决方案。最后提出基于大数据与机器学习的矿产资源定量预测是未来发展的重要趋势。; 关键词矿产资源定量预测地学大数据数据挖掘信息融合机器学习; Keywords mineral prospectivity mapping big data of geosciences data mining information integration machine learning; 分类号 P624.7 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名知识-数据联合驱动的可解释智能矿产预测研究:以四川可尔因矿集区为例: 6; 作者李楠尹世滔柳炳利肖克炎王成辉代鸿章宋相龙; 机构中国地质科学院矿产资源研究所成都理工大学数学科学学院中国地质科学院矿产资源研究所中国地质大学(北京); 出处《地学前缘》北大核心 2025年第4期60-77,共18页; 基金国家重点研发计划项目(2021YFC2901905-3,2023YFC2906403) 中国地质调查局地质调查项目(DD20243233) 国家自然科学基金项目(42272347)。; 文摘随着人工智能和大数据技术的迅速发展,基于机器学习的矿产资源智能预测已成为当前研究热点。然而,部分机器学习模型嵌套的复杂非线性网络结构和抽象表达,具有高度不透明的黑盒属性,导致智能预测结果与成矿作用之间缺乏相关解释,降低了预测模型的泛化能力和预测结果的可靠程度。为解决以上问题,本研究提出了知识-数据联合驱动的可解释矿产资源智能预测方法。首先,采用最佳-最差法(BWM)建立了融合先验地质特征权重的集成学习智能预测模型,以强化模型预测效果。之后,使用从全局到局部,从特征到样本的多尺度多维度可解释性方法,解构预测结果,定量评价预测指标重要程度。最后,结合野外验证后的专家指导校正,实现地质找矿知识更新迭代,形成矿床知识嵌入和矿床知识发现完整闭环,进而提升矿产资源智能预测决策过程的透明性和预测结果的可靠性。以四川可尔因矿集区为例进行实验,圈定A类高潜力靶区8处,占总面积的6.58%,其中84%的矿床样本位于高潜力靶区,表明预测方法的稳定性。钠长石频谱、Na_(2)O+K_(2)O、环形构造、Li/La和二云母花岗岩依次成为关键预测特征,呈现出明显的有序性,经野外验证,证实其与可尔因伟晶岩型锂矿找矿模型密切相关。; 关键词矿产资源定量预测可尔因矿集区知识嵌入集成学习可解释性野外验证; Keywords mineral resource quantitative prediction Keeryin Mining Area knowledge embedding integrated learning interpretability field validation; 分类号 P628 [天文地球—地质矿产勘探] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] P612 [天文地球—矿床学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊层次分析法在西南印度洋中脊46°~52°E多金属硫化物远景区预测中的应用被引量：6: 7; 作者马瑶赵江南廖时理; 机构中国地质大学(武汉)资源学院自然资源部第二海洋研究所自然资源部海底科学重点实验室; 出处《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期75-82,共8页; 基金国家重点研发计划(2017YFC0306803,2016YFC0600509)。; 文摘海底多金属硫化物作为热液活动的产物,具有较好的成矿远景和开发潜力,已成为各国海洋矿产勘探的重点。模糊层次分析法将模糊数学和专家知识相结合,是一种典型的知识驱动的矿产资源定量预测方法。利用该方法对西南印度洋中脊46°~52°E研究区进行了数据处理,结合专家经验计算9个证据层的权重值,最后由伽马算子进行综合,生成最终的海底硫化物矿床远景区预测图。通过预测-面积(P-A)图分析,确定模糊层次分析法的最优γ值为0.9。用C-A分形的方法确定了不同成矿概率水平对应的阈值,在此基础上评估了方法的预测性能。结果表明,在基于模糊层次分析法的预测模型中,ROC曲线下的面积为0.887,预测的热液点和地震点占已知的90.5%,表明该方法能够有效地预测研究区的有利成矿区域,为今后的海底硫化物勘探提供依据。; 关键词矿产资源定量预测模糊层次分析法多金属硫化物矿床西南印度洋中脊; Keywords mineral prospectivity mapping fuzzy analytical hierarchy process polymetallic sulfide deposits southwest Indian Ridge; 分类号 P578.2 [天文地球—矿物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于地质大数据理念的模型驱动矿产资源定量预测	于萍萍陈建平柴福山郑啸于淼徐彬	《地质通报》 CAS CSCD 北大核心	2015	40	在线阅读下载PDF 职称材料
2	矿产资源定量预测的研究进展	吕文超李红中安燕飞周永章	《矿床地质》 CAS CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于数据科学的矿产资源定量预测的理论与方法探索	左仁广	《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	28	在线阅读下载PDF 职称材料
4	矿产资源定量预测软件(MRQP)在WINDOWS下混合编程的实现	王岩申维	《地质通报》 CAS CSCD 北大核心	2007	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	机器学习方法在矿产资源定量预测应用研究进展	马瑶赵江南	《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心	2021	21	在线阅读下载PDF 职称材料
6	知识-数据联合驱动的可解释智能矿产预测研究:以四川可尔因矿集区为例	李楠尹世滔柳炳利肖克炎王成辉代鸿章宋相龙	《地学前缘》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	模糊层次分析法在西南印度洋中脊46°~52°E多金属硫化物远景区预测中的应用	马瑶赵江南廖时理	《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料