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介绍了分形理论和动力系统重构等现代数学方法和神经网络、模糊聚类、遗传算法等信息处理技术在地球科学稀疏、散乱数据中的优化插值与拟合逼近，以及资料中缺损信息恢复重构等方面的学科动态和研究进展；分析评述了多种数据处理方法的优缺点及其在不同类型、不同特性资料处理中的适用性和局限性；阐述了基于学科交叉融合、优势互补研究思想开展地学资料中非常规复杂数据的信息挖掘、特征提取和优化拓展的技术途径和应用实践；讨论了地球科学中两类重要的数据分析研究思想（基于动力模型约束的变分方法和基于自然几何相似的同化方法），指出它们的交叉