【摘 要】
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在矿产地质调查理论与实践的基础上,提出一种智能矿产地质调查方法,指出智能矿产地质调查生态系统是与智能矿产地质调查相关的智能数据采集设备、应用、用户、标准、规范、智能地质调查云平台等组成部分及相互关系构成的完整系统.智能矿产地质调查的主要步骤包括:智能数据分析、重点工作区圈定、矿产地质数据采集、重点区野外工作、智能找矿预测等.提出了数据驱动与知识驱动相结合的找矿预测方法,集成了采用深度学习技术进行特征匹配找矿预测的方法和基于知识图谱的找矿预测方法.设计和基本实现了智能矿产地质调查云平台的架构与功能.应用特征
【机 构】
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吉林大学地球科学学院,长春 130061;中国矿业大学,徐州 221116
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在矿产地质调查理论与实践的基础上,提出一种智能矿产地质调查方法,指出智能矿产地质调查生态系统是与智能矿产地质调查相关的智能数据采集设备、应用、用户、标准、规范、智能地质调查云平台等组成部分及相互关系构成的完整系统.智能矿产地质调查的主要步骤包括:智能数据分析、重点工作区圈定、矿产地质数据采集、重点区野外工作、智能找矿预测等.提出了数据驱动与知识驱动相结合的找矿预测方法,集成了采用深度学习技术进行特征匹配找矿预测的方法和基于知识图谱的找矿预测方法.设计和基本实现了智能矿产地质调查云平台的架构与功能.应用特征匹配找矿预测方法在甘肃大桥-崖湾地区圈定了 5个找矿预测区.
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