矿产资源定量预测是地质学和数学、信息技术、计算机技术相结合的产物,它建立矿产资源与地质条件之间的定量关系,从而使矿产资源预测更加客观、更加准确,效率也大幅提升,同时定量预测也是定性预测的深化和具体化,定量预测更成为资源预测的发展方向。随着矿产资源发现难度的不断增加和现代科学理论及方法技术的发展与渗透,GIS技术的应用形成了新一代的矿产资源评价方法,将其引入地质找矿行业是充分利用已有数据、提取潜在信息以及提高矿产资源预测水平的重要途径。非负矩阵分解理论是近年来才提出的一种矩阵分解方法,它增加了非负限制,以保证分解后矩阵数据的非负特性,非负结果更容易解释。非负矩阵分解算法简单,易于实现,并且具有降维、收敛和稀疏等特性。因此,该算法已被广泛地应用于多个领域中。本文主要是论述稀疏非负矩阵分解算法在矿产资源定量预测中的应用研究。在讨论了非负矩阵分解算法的原理与应用条件下,在基于GIS的空间信息集成功能,对内蒙古东部地区1:20万地质、物探和化探信息进行集成的基础上,采用稀疏非负矩阵分解算法对内蒙古东部地区1:20万银矿产资源进行了定量预测。该算法在预测过程中实现了对集成变量矩阵的稀疏化,节约了存储空间;利用稀疏非负矩阵分解算法,对集成变量矩阵中的主要特征向量进行了提取,采用稀疏非负矩阵分解算法进行定量预测处理,取得了较为符合实际的结果。论文最后通过聚类分析、加权丰度预测模型、稀疏非负矩阵分解算法所得结果的比较分析,验证了这三种不同预测方法结果的一致性,得出在矿产预测中使稀疏非负矩阵分解算法,可以得到较为理想的预测结果。