【摘 要】
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随着计算机科学和地质大数据技术的迅猛发展,数值模拟和机器学习已成为当今地学领域定量发展的重要前沿方向。数值模拟综合运用了研究区地质、构造、地球物理、地球化学等多
【机 构】
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中山大学地球环境与地球资源研究中心,广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室,中山大学地球科学与工程学院,南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41872245),国家重点研发计划重点专项(2016YFC0600506),中央高校基本科研业务费中山大学青年教师培养项目(17lgpy48)联合资助
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随着计算机科学和地质大数据技术的迅猛发展,数值模拟和机器学习已成为当今地学领域定量发展的重要前沿方向。数值模拟综合运用了研究区地质、构造、地球物理、地球化学等多源信息,将成矿条件与过程进行量化模拟分析,对研究成矿动力学演化过程及成矿响应有重要意义,可对已有成矿要素/信息在时空上进行扩展/外推,扩大了成矿预测信息的广度和深度,为解决深部成矿预测中获取深部信息难题提供了一种可能的有效途径。支持向量机是一种重要的机器学习分类算法,它具有简洁、方便、高效和计算结果较稳定等特点,在众多领域中得以成功应用,是成矿预测
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