【摘 要】
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焦家金矿带是我国重要的金矿产地,随着开采深度不断增加,深部找矿已成为目前工作重点,为此,从数据科学视角出发,利用深度学习技术,开展焦家矿带三维成矿预测及控矿因素定量分析工作。在建立三维地质模型和控矿指标基础上,构建引入CBAM注意力机制模块的卷积神经网络模型,从初始控矿指标中抽取具有矿化指示性的信息特征,建立焦家断裂面与矿化定位间的非线性关联关系,并与其他方法构建的成矿预测模型进行对比,验证本文方法构建的模型的准确性与可靠性。利用DeepLIFT方法解构深度网络特征,明确各控矿指标输入对网络输出的贡献,以
【机 构】
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中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室,中南大学地球科学与信息物理学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0601503),国家自然科学基金资助项目(41972309,41772349,42030809,42072325),中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020zzts672)。
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焦家金矿带是我国重要的金矿产地,随着开采深度不断增加,深部找矿已成为目前工作重点,为此,从数据科学视角出发,利用深度学习技术,开展焦家矿带三维成矿预测及控矿因素定量分析工作。在建立三维地质模型和控矿指标基础上,构建引入CBAM注意力机制模块的卷积神经网络模型,从初始控矿指标中抽取具有矿化指示性的信息特征,建立焦家断裂面与矿化定位间的非线性关联关系,并与其他方法构建的成矿预测模型进行对比,验证本文方法构建的模型的准确性与可靠性。利用DeepLIFT方法解构深度网络特征,明确各控矿指标输入对网络输出的贡献,以
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