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支持向量机、随机森林和人工神经网络机器学习算法在地球化学异常信息提取中的对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地球化学勘查是通过发现异常、解释评价异常进行找矿的。因此,地球化学异常识别对矿产资源的定位、定量预测具有重要的的指示作用。在大数据时代的背景下,机器学习方法不要求数据满足正态分布的分布形式,且具有非线性以及泛化能力强等特点,因而逐渐地被应用于矿产资源的定量预测评价,如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、随机森林、受限玻尔兹曼机、极限学习机等。本文通过设计理论实验,可视化了不同算法,提出了不同机器学习方法在不同地区的地球化学异常信息提取中的效果存在不一致性的假设。在此基础上,以湖南香花岭锡多金属矿整装勘查区及甘肃合作金矿整装勘查区的地球化学异常提取为研究内容,将人工神经网络、随机森林以及支持向量机应用于研究区地球化学异常信息的提取与识别工作。在香花岭研究区,人工神经网络的结果较好,在合作研究区,随机森林的结果较好,从而验证了上述假设。通过生成两研究区的地球化学异常图,讨论了该方法在两研究区地球化学异常的地质意义和该方法的可靠性与实用性。此外,还完善了基于多种监督机器学习方法的地球化学异常信息提取流程,为软件开发提供了一定的理论依据。 相似文献
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海南东方西南部海域海底发育大量沙波、沙脊,严重影响该海域海底工程安全。为探明该区域的海底地貌概况及微地貌特征,本论文通过侧扫声呐、浅地层剖面等方法进行了探测。探测结果表明:区域内沙波、沙脊十分发育;受沙波、沙脊等地貌单元的影响,该区域内水深多变化,地形条件复杂。根据沙波发育形态、规模等特征,共识别出沙脊、巨型沙波、大型沙波、中型沙波、小型沙波以及沙纹六个地貌类型。根据沙波沙脊发育特征及其空间组合关系推测,研究区内的沙脊发育于低海面时期的浅水高能环境,活动性较弱,沙波则主要形成于末次海侵以来高海面低能环境中,当前仍处于发育过程中。该研究结果可为区域内海底管线、桩基础等海洋工程设计、防护工作提供参考。 相似文献