基于机器学习的找矿模型预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710279023.4
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06N20/00
申请日期：
2017-04-25
申请人：
中国地质大学（北京）

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于机器学习的找矿模型预测方法
申请号	CN201710279023.4	申请日期	2017-04-25
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-08-11	公开/公告号	CN107038505A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;2;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	中国地质大学（北京）	申请人地址	北京市海淀区学院路29号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国地质大学（北京）	当前权利人	中国地质大学（北京）
发明人	陈建平;贾志杰;徐彬;王恩瑞;王焕富;郑啸
代理机构	北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司	代理人	董芙蓉

摘要

本发明属于地质勘探技术领域，具体为基于机器学习的找矿模型预测方法，建立起统一且容易区分的找矿概念模型库，以各研究区的勘查数据资料为基础，通过机器学习将找矿概念模型库中现有国内外找矿模型及控矿要素与研究区数据资料进行分析和归纳，构建找矿预测模型，将找矿预测模型中控矿要素确定后，依据研究区范围提供数据资料整理清单，完善找矿概念模型的数据基础，依据立方体定量预测系统中总结出的算法，推荐控矿要素适合的算法组合，最终在找矿概念预测模型的基础上，实现定量、定位和定概率的预测评价。本发明能快速建立起某研究区的找矿模型，且所建立的找矿模型更为全面客观，更符合实际情况。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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