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大数据时代矿床学研究发展状况综述

路英川  李鹏  王浩  张翔  汤宇磊  谢亘  
【摘要】:近年来矿床学的研究出现了如成矿模式创新性不足以及成矿系列与成矿规律视角单一等瓶颈。回顾矿床学的发展历程表明,矿床学研究的每一次突破和飞跃,都与新科学技术的发展息息相关。随着"大数据""智能化"时代的来临,人工智能大数据深度学习等新技术正在蓬勃发展。地质数据具有"大数据"的大量性、高速性、多样性和价值性的"4V"的特征,还有多元性、多维性、多源性、异构性、时空性等特点。通过对近十余年国内外相关文献的统计对比分析,对人工智能、机器学习、深度学习等之间的从属关系和主要特征进行了阐述,对随机森林算法、卷积神经网络、决策树算法、朴素贝叶斯和支持向量机等算法在矿床研究中的实例进行了梳理,认为人工智能技术引领全球矿产资源智能勘查研究将成为矿床学研究发展的必然方向。

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