【摘 要】
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黏土矿物不仅对寻找黏土类矿物资源具有指示意义,而且对于区域古气候、环境污染、石油勘探等研究都具有重要意义。但黏土矿物空间分布获取较为困难,目前国内积累了覆盖大部分
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,河北地质大学资源与环境工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“基于贝叶斯最大熵的覆盖区地球化学异常信息识别”(No.41802249),国家重点研发计划项目“深部矿产资源评价理论与方法”课题(No.2016YFC0600500),“全球主要构造成矿域资源评价与预测”项目共同资助.
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黏土矿物不仅对寻找黏土类矿物资源具有指示意义,而且对于区域古气候、环境污染、石油勘探等研究都具有重要意义。但黏土矿物空间分布获取较为困难,目前国内积累了覆盖大部分面积的中大比例尺地球化学数据,具有分析元素多、精度高的特征,基于地球化学元素含量开展黏土矿物预测,可以为黏土矿物的空间分布研究提供新思路。如何建立地球化学元素含量和黏土矿物之间的复杂关系,是基于地球化学元素含量开展黏土矿物空间分布预测的关键之一。机器学习和人工智能算法的发展为建立地球化学元素与黏土矿物之间的非线性关系提供了可能,本研究基于河北平原
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