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化探异常是找矿的重要依据．传统地质统计方法具有无偏、最优等特点，但要求数据呈正态分布，而实际应用往往不符合统计假设；近年来分形理论被大量应用于地球化学异常确定，但存在需要平滑处理数据、不适合含特高品位值等问题；采用随机模拟进行空间分析往往忽视了数据空间分布的结构性特征．本研究利用基因表达式编程（Gene Expression Programming，GEP）在复杂数据建模方面的优势，提出GEP演化建模与空间结构分析有效结合的研究思路，通过克立格选择邻域样品，增强数据空间局部结构信息，采用GEP进行空间趋势