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申请/专利权人：中国地质科学院矿产资源研究所
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194162A
主分类号：G06F18/2415
分类号：G06F18/2415;G06F18/23213;G06F18/213;G06Q50/02;G06F18/20
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本申请公开了一种基于多元数据的找矿靶区定位方法、系统、电子设备及存储介质。本申请通过对目标区的地质数据集、地球化学数据集、地球物理数据集进行处理，得到岩性变量、断层变量、岩体变量、地球物理M均值中心聚类分析变量、原始地球化学单元素变量、地球化学M均值中心聚类分析变量、地球化学线性降维投影变量、地球化学非线性降维分析变量，融合这些变量得到多元预测变量图层；将矿化点与非矿化点变量作为分类图层；将多元预测变量图层分别输入至少三种不同的机器学习模型，基于所有的机器学习模型的分类评估数据，选择表现最佳的机器学习模型作为最终矿点分类模型；基于最终矿点分类模型，输出目标区的矿产分布概率图。
主权项：1.一种基于多元数据的找矿靶区定位方法，其特征在于，包括：获取目标区的地质数据集、地球化学数据集、地球物理数据集；处理所述地质数据集，得到岩性变量、断层变量、岩体变量、矿化点与非矿化点变量；处理所述地球化学数据集，得到原始地球化学单元素变量、地球化学M均值中心聚类分析变量、地球化学线性降维投影变量、地球化学非线性降维分析变量；处理所述地球物理数据集，得到地球物理M均值中心聚类分析变量；融合所述岩性变量、所述断层变量、所述岩体变量、所述地球物理M均值中心聚类分析变量、所述原始地球化学单元素变量、所述地球化学M均值中心聚类分析变量、所述地球化学线性降维投影变量、所述地球化学非线性降维分析变量，得到融合后的多元预测变量图层；将所述矿化点与非矿化点变量作为分类图层；将所述多元预测变量图层分别输入至少三种不同的机器学习模型，得到所述机器学习模型输出的每个点的分类概率值，每个所述机器学习模型的分类标签均为所述分类图层；基于所有的所述机器学习模型的分类评估数据，选择表现性能最佳的所述机器学习模型作为最终矿点分类模型；基于所述最终矿点分类模型，输出所述目标区的矿产分布概率图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质科学院矿产资源研究所 找矿靶区定位方法、系统、电子设备及存储介质
免责声明
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