【摘 要】
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在大数据和人工智能背景下,基于已有的传统地质找矿模型建立与应用基础,提出基于循环神经网络的找矿模型构建与预测方法,实现对地质数据的深入分析和理解。针对地质找矿模型
【机 构】
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中国地质大学（北京）地球科学与资源学院,北京市国土资源信息研究开发重点实验室,页岩气勘探开发国家地方联合工程研究中心（重庆地质矿产研究院）
【基金项目】
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国家科技部深地资源勘探开采专项《深部成矿地质异常定量预测方法与模型》(编号:2017YFC0601502)
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在大数据和人工智能背景下,基于已有的传统地质找矿模型建立与应用基础,提出基于循环神经网络的找矿模型构建与预测方法,实现对地质数据的深入分析和理解。针对地质找矿模型构建与预测的需求,结合数据清洗理论,对传统地质找矿模型进行归纳与总结,建立地质找矿知识库,为深度学习算法提供训练数据。通过分类算法研究,综合对比结果的准确率与分类所用时间,最终选用RNN分类算法对找矿概念模型进行分类。在建立研究区找矿模型中,通过关键词与控矿要素完成模型匹配,利用模型计算对模型匹配结果进行数据分析,实现区域地质找矿模型的构建与矿产
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