【摘 要】
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独立成分分析（ICA）充分考虑了以往主成份分析（PCA）没考虑到但又非常重要的数据高阶统计特性,但ICA分离后的信号具有顺序、符号、幅度的不确定性,而矿产资源预测又必须弄清分离后
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院,中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室,广东省地勘局719地质大队
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独立成分分析（ICA）充分考虑了以往主成份分析（PCA）没考虑到但又非常重要的数据高阶统计特性,但ICA分离后的信号具有顺序、符号、幅度的不确定性,而矿产资源预测又必须弄清分离后信号（地质变量）的地质意义;为此,提出了一种基于稳健有序独立成分分析（ROICA）的矿产预测方法。首先对地质数据进行稳健预处理,然后进行独立成分分析,借鉴因子分析的思想解决独立成分分析算法不确定性的局限,从而可以反映分离变量的有序性。将ROICA方法用于广东省肇庆双壬铜矿区进行矿产资源预测。实验结果表明：该区金银矿体的赋存空间位置
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