【摘 要】
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为了进行地球化学异常的识别与提取,针对化探数据的特点,本文提出了一种将高维降维技术--投影寻踪分类（PPC）模型与实数编码遗传算法（RCGA）相结合的计算方法,分析了运用RCGA-PPC模
【机 构】
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中山大学地球科学与工程学院,中山大学广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室,中国地质大学（武汉）资源学院,中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室
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为了进行地球化学异常的识别与提取,针对化探数据的特点,本文提出了一种将高维降维技术--投影寻踪分类（PPC）模型与实数编码遗传算法（RCGA）相结合的计算方法,分析了运用RCGA-PPC模型进行化探异常识别与提取的关键技术问题,并在MATLAB环境下开发了该方法的软件应用模块。以云南个旧地区水系沉积物地球化学数据为例,选取区域内Sn、Cu、Pb、Zn、As、Cd等主要成矿元素及与成矿关系密切的9种元素作为计算变量,利用RCGA-PPC模型对其进行处理和异常识别。研究表明：RCGAPPC模型中最佳投影值较高
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