机器学习方法在矿产勘查中的应用

• 作者: 赵伟光 陈磊 陈军林
• 来源期刊: 世界有色金属
• 关键词: 机器学习 神经网络 支持向量机 随机森林 矿产勘查
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 封面报道|Cover report
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: P624
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-5065.2021.01.001

摘要

机器学习是目前热门的研究课题,机器学习算法在地学研究中的应用越来越多.其中以神经网络、支持向量机、随机森林等为代表的算法已大量使用在矿产勘查中,这些方法的使用大大提高了矿产勘查数据的处理效率,为矿产勘查数据的处理提供了新的途径和思路.但这些方法的使用中也经常容易出现一些问题,必须熟悉每种方法的原理和特点,才能更好的应用.本文简要介绍了机器学习在矿产勘查中的应用,就几种常用的算法进行了深入介绍;提出了应用机器学习方法处理矿产勘查数据时应该注意避免的几个主要问题.