一种基于神经网络模型的矿产资源预测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201910710734.1
IPC分类号：G06F16/29;G06Q10/04;G06Q50/02
申请日期：
2019-08-02
申请人：
中国地质调查局发展研究中心

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著录项信息

专利名称	一种基于神经网络模型的矿产资源预测方法及系统
申请号	CN201910710734.1	申请日期	2019-08-02
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-11-12	公开/公告号	CN110442666A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/29	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;2;9;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;2查看分类表>
申请人	中国地质调查局发展研究中心	申请人地址	北京市西城区阜外大街45号院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国地质调查局发展研究中心	当前权利人	中国地质调查局发展研究中心
发明人	蔡惠慧;徐永洋;李孜轩;曹豪豪
代理机构	北京高沃律师事务所	代理人	杜阳阳

摘要

本发明公开一种基于神经网络模型的矿产资源预测方法及系统，涉及地球信息科学领域，主要包括：对已知地质图进行裁剪，得到包含有多个采样点的研究区；根据地球物理异常信息构建缓冲区；根据采样点的位置信息和缓冲区中心线得到成矿概率权重值；根据采样点的位置信息以及三叠系滑石关组与硅质角砾岩重要性的线性关系计算成矿概率特征值；根据权重表计算数据标签；构建行数与采样点个数等同的矩阵数据集，每行数据对应一采样点包含的地球化学元素含量、成矿概率权重值、成矿概率特征值和数据标签；利用矩阵数据集对构建的神经网络模型进行训练和优化；利用训练和优化后的模型对待测区预测，圈定矿产资源靶区。本发明能够实现预测结果更精确。

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