【摘 要】
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赤铁矿作为铀矿床蚀变带中一种典型的蚀变矿物,在铀矿勘测过程中具有十分重要的指矿作用.传统的建模方法都以同样的概率来处理每个特征参数的重要性,但在实际建模过程中各个
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赤铁矿作为铀矿床蚀变带中一种典型的蚀变矿物,在铀矿勘测过程中具有十分重要的指矿作用.传统的建模方法都以同样的概率来处理每个特征参数的重要性,但在实际建模过程中各个参数的重要性是有差别的,忽略此因素会直接影响赤铁矿预测的精度.针对此问题,本文提出一种基于属性关联的加权K近邻和支持向量机的新混合模型WKNN-SMOreg,该模型通过属性关联的方式来赋予赤铁矿各特征参数权值,以此来降低关联程度较低的特征参数在预测过程中所引起的误差.实验结果表明：与K近邻、支持向量机、简单K近邻与支持向量机的混合模型KNN-SM
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