【摘 要】
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判断矿床(点)的类型是矿床勘探中的重要内容,传统预测金矿成矿规模的方法不仅耗时耗力,而且所需的经济成本较大。为提高矿床规模的勘探效率和准确度,揭示元素与金矿成矿规模
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,中国地质调查局发展研究中心,自然资源部地质信息技术重点实验室
【基金项目】
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天津市杰出青年科学基金项目(17JCJQJC44000);国家优秀青年科学基金项目(51622904);国家重点研发计划项目(2016YFC0600510)
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判断矿床(点)的类型是矿床勘探中的重要内容,传统预测金矿成矿规模的方法不仅耗时耗力,而且所需的经济成本较大。为提高矿床规模的勘探效率和准确度,揭示元素与金矿成矿规模的潜在联系,文中提出了耦合主成分分析(principal component analysis,PCA)和支持向量机(support vector machine,SVM)算法的预测分析PCA-SVM(principal component analysis-support vector machine)方法。该方法先通过主成分分析提取数据中的
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