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基于RCGA的PPC模型在化探异常识别与提取中的应用
基于RCGA的PPC模型在化探异常识别与提取中的应用
作者:
肖凡
陈建国
原文服务方:
吉林大学学报(地球科学版)
投影寻踪分类
实数编码遗传算法
化探数据处理
异常识别提取
云南个旧
摘要:
为了进行地球化学异常的识别与提取,针对化探数据的特点,本文提出了一种将高维降维技术——投影寻踪分类(PPC)模型与实数编码遗传算法(RCGA)相结合的计算方法,分析了运用RCGA-PPC模型进行化探异常识别与提取的关键技术问题,并在MATLAB环境下开发了该方法的软件应用模块.以云南个旧地区水系沉积物地球化学数据为例,选取区域内Sn、Cu、Pb、Zn、As、Cd等主要成矿元素及与成矿关系密切的9种元素作为计算变量,利用RCGA-PPC模型对其进行处理和异常识别.研究表明:RCGA-PPC模型中最佳投影值较高的地区与该区域实际矿床(点)吻合情况较好.该模型对化探异常的识别能力较强,是一种有效的化探多元素综合异常识别与提取方法.
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文献信息
篇名
基于RCGA的PPC模型在化探异常识别与提取中的应用
来源期刊
吉林大学学报地球科学版
学科
关键词
投影寻踪分类
实数编码遗传算法
化探数据处理
异常识别提取
云南个旧
年,卷(期)
2017,(4)
所属期刊栏目
地球探测与信息技术
研究方向
页码范围
1319-1330
页数
12页
分类号
P631.8
字数
语种
中文
DOI
10.13278/j.cnki.jjuese.201704307
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
肖凡
中山大学地球科学与工程学院
11
47
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传播情况
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版权信息
全文
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化探数据处理
异常识别提取
云南个旧
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(地球科学版)
主办单位:
吉林大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1671-5888
CN:
22-1343/P
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1956-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
3502
总下载数(次)
0
总被引数(次)
47434
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