| 深度学习在地质学上的应用 |
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| 引用本文： | 李苍柏,范建福,宋相龙.深度学习在地质学上的应用[J].地质学刊,2018,42(1):115-121. |
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| 作者姓名： | 李苍柏 范建福 宋相龙 |
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| 作者单位： | 中国地质科学院矿产资源研究所;中国地质大学(北京) |
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| 基金项目： | 全国重要矿种成矿区划部署研究地质矿产调查评价专项（12120114051501） |
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| 摘 要： | 自Hinton等使用基于卷积神经网络的深度学习模型赢得Image Net分类比赛以来,深度学习的研究席卷了各个行业。通过介绍深度学习的历史,探索国内地质行业中深度学习模型的使用情况,并介绍深度学习的基础概念(如神经元、神经网络、监督学习和无监督学习等)以及深度学习基础模型中的2个重要网络:深度信念网络(DBN)和卷积神经网络(CNN)。在此基础上,类比深度学习在医学等相关领域的应用,提出了深度学习在地质上的几点应用:利用深度学习在计算机视觉上表现出的强大能力,可以对遥感图像进行聚类、对岩石样品图像进行分类、对岩石薄片数据进行描述;利用深度学习对原始数据表现出的强大识别能力,处理地质异常数据,从而确定成矿靶区的可能位置;利用深度学习的特点,对地震前的声信号数据进行处理,从而判断出地震发生前的剩余时间。
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| 关 键 词： | 深度学习 神经元 神经网络 监督学习 无监督学习 深度信念网络 卷积神经网络 地质学应用 |
A study on application of deep learning in geology |
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| LI Cangbai,FAN Jianfu,SONG Xianglong.A study on application of deep learning in geology[J].Jiangsu Geology,2018,42(1):115-121. |
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| Authors: | LI Cangbai FAN Jianfu SONG Xianglong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | deep learning neuron neural network supervised learning unsupervised learning Deep Belief Network Convolutional Neural Network application in geology |
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