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1.
与单元素的概率格纸图解法相似，利用Ｘ＾２分布可直观地识别多元离群样品和进行多重总体分布。在研究多元地球化学异常时，首先运用Ｘ＾２分布图确定正常总体，然后确定多元正常总体的平均值向量，斜方差矩阵和马氏距离的背景上限值，最后利用这些正常总体的参数计算全域的马氏距离并圈定多元地球化学异常。 相似文献
2.
多元地球化学异常识别的核马氏距离方法 总被引：2，自引：0，他引：2
地球化学数据满足多元正态分布时,马氏距离是一种有效识别多元地球化学异常的综合指标。然而,由于地质系统的复杂性、成矿作用的多期多阶段性以及控矿因素的多重性常常导致多元地球化异常临界面是非线性的和模糊的,用马氏距离定义的平滑超椭球面不能准确表示这种复杂曲面。核函数能够将地球化学样品集非线性变换至特征空间,背景样品的映像集合在特征空间中构成一种流型,异常样品的映像则零散分布于流型的边缘及外围。计算和比较样品映像到样品映像总体的核马氏距离,可以识别异常样品。把该方法应用于白山地区多元地球化学异常识别,用核马氏距离、马氏距离和主成分得分识别金-银、金-银-砷-铋-汞、金-银-铜-铅-锌-锑-钴、金-银-铜-铅-锌-砷-锑-铋-汞-钴4种组合模式的多元地球化学异常。研究结果表明：复合核函数马氏距离的多元地球化学异常识别效果优于其他方法。 相似文献
3.
铜石金矿田地球化学找矿模型 总被引：6，自引：1，他引：6
从基岩地球化学及水系沉积物地球化学的角度研究了铜石金矿田金的异常特征。运用对应聚类、因子分析和马氏距离等多元统计分析方法进一步研究了金组合元素异常特征，建立了归来庄金矿环、线叠加地球化学异常找矿模型。 相似文献
4.
《物探与化探》2017,(1)
能否正确有效地圈定地球化学综合异常是地球化学数据处理的重要内容,对找矿效果起决定作用。传统方法多在单元素异常的基础上圈定综合异常,而忽略了异常可能由地层本身高背景富集引起。笔者引用马氏距离识别地球化学离群点的方法圈定综合异常。由于马氏距离是基于多元正态分布理论,是多变量统计方法的直接推广和应用,其全面考虑了元素均值、方差及元素间协方差3个参数,是直接针对样本的计算过程,同时也是一元方法的直接推广,所以其具有独特的异常识别功能。经各种不同比例尺和不同采样介质化探数据处理应用显示,利用马氏距离方法求得的地球化学综合异常具边界唯一、界线清楚,减少了人为圈定异常的影响;异常强度突出,指标单一,可作为评价异常的一个重要参数使用;发现矿体(矿化)的概率程度高等优势。该方法可在实际中推广应用。 相似文献
5.
正确和有效地确定综合地球化学异常是地球化学异常处理中的重要内容。综合地球化学异常的确定主要是基于多元正态分布理论,是多变量统计方法的直接推广和应用,马氏距离就是一个在地球化学离群点识别及判别分析等方面应用广泛的综合指标。以往比较普遍使用的是以欧氏距离为基础的计算方法,近20多年来基于马氏距离计算方法的应用逐渐增多。本文以河北某地1∶5万地球化学数据处理为例,从理论上和应用效果上对两种方法进行了比较,马氏距离方法考虑到了不同元素之间的相互关系,利用马氏距离方法求得的综合地球化学异常范围集中、界线清楚、强度突出、与已知矿体的吻合程度高,较欧氏距离方法具有明显优势,并在实际中可行。 相似文献
6.
马氏距离是一种多元异常识别方法,目前已有多种基于马氏距离的异常识别方法。笔者选择青海省东昆仑东段1∶50万水系沉积物测量数据,对比常规马氏距离、基于最小方差行列式(FMCD)的稳健马氏距离、基于校正的最小方差行列式的稳健马氏距离(Adaptive)和基于协中值的稳健马氏距离(Comedian)4种方法在识别Cu、Co、Cr、Ni、V、Fe,Cd、Cu、Mo、Pb、Zn、Ag和Au、As、Sb三种组合异常中的应用效果。结果显示,基于Comedian方法识别的异常效果最好,而常规方法识别的异常效果最差,因此Comedian方法是该区最有效的多元异常识别方法。 相似文献
7.
建立在多元正态分布理论基础上的马氏距离,考虑了均值、方差和协方差三个参数,在异常评价中具有基于一元正态分布理论的单指标异常评价方法不可比拟的优点。马氏距离的计算主要是矩阵运算,计算工作量较大。这里提出了利用M icrosoft Excel提供的函数,结合VB编程进行马氏距离的计算方法,编制了相应的计算程序,对栾川三川—赤土店地区水系沉积物测量数据进行了实际计算。结果表明,利用Excel进行马氏距离计算具有简单易用、方便快捷的特点,易于推广普及。 相似文献
8.
根据叫河-大清沟地区1：50000水系沉积物测量成果，在分析区内元素地球化学特征的基础上，利用R型因子分析和马氏距离对元素分布特征和规律进行了进一步的总结与探讨，系统阐述了测区内地层的地球化学特征、（衬值）异常特征、马氏距离异常特征，指明了寻找铅锌银多金属矿的有利层位和成矿元素主要富集地段，为区内地质找矿工作提供了地球化学依据。 相似文献
9.
遥感图像异常识别是遥感应用领域一个颇受关注的研究课题,在军事目标识别和自然环境保护等许多领域都有潜在应用价值。不妨假设遥感图像背景像素分布于随空间位置缓慢变化的一系列高斯超椭球体内,异常像素则分布于超椭球体之外。在这种假设前提下,首先应用Weiszfeld方法估算遥感图像中一系列高斯超椭球体的重心和波段协方差矩阵;然后,计算各像素到对应的超椭球体重心的马氏距离,并用直方图法确定马氏距离的异常下限;最后,把马氏距离高于异常下限的像素作为异常像素识别出来。在GDAL遥感图像数据输入输出函数库基础上,用VC++语言开发了遥感图像像素级异常识别的算法程序;用美国亚特兰大TM图像进行了方法的应用实验研究。结果表明,该方法对遥感图像中的局部异常具有很好的识别效果。 相似文献
10.
在Sklearn的Python语言代码基础上,开发了基于孤独森林和一类支持向量机的多元地球化学异常识别方法程序。选择吉林省和龙地区为实验区,从1∶5万水系沉积物资料中提取地球化学异常。把实验区已知矿点的空间分布位置作为"地真"数据,绘制两种机器学习算法的ROC曲线并计算AUC值,用来对比两种方法的多元地球化学异常识别效果。研究结果表明:两种机器学习算法都能够有效识别多元地球化学异常,所提取的多元地球化学异常与已知矿点具有显著的空间关联性;孤独森林算法在数据处理耗时和多元地球化学异常识别效果方面略优于一类支持向量机。 相似文献