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[期刊论文] 作者：徐永洋,李孜轩,谢忠,冯斌,陈浩,,
来源：地球科学 年份：2020
将人工智能技术引入成矿预测研究中,可以提高预测效率,挖掘探测数据与结果之间的隐藏信息.利用半监督学习方法对样本构建要求低的优点,结合其在异常识别方面的应用效果,设计了基于分割准则的孤立森林与深度自编码网络的神经网络结构;基于西藏冈底斯地区的化探元......
[期刊论文] 作者：蔡惠慧, 朱伟, 李孜轩, 刘园园, 李龙斌, 刘畅,,
来源：地球信息科学学报 年份：2004
随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/...
[期刊论文] 作者：蔡惠慧, 徐永洋, 李孜轩, 曹豪豪, 冯雅兴, 陈思琼,,
来源：地质通报 年份：2019
大数据和高性能计算使得地质学可能突破种种主客观因素的限制,从传统的定性描述和不确定性作为特点转变为更全面的定量化发展阶段,即地质学更加注重通过挖掘复杂的多元地学数...
[期刊论文] 作者：蔡惠慧, 徐永洋, 李孜轩, 曹豪豪, 冯雅兴, 陈思琼, 李永,
来源：地质通报 年份：2019
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