典型文献
基于机器学习的铀成矿有利区预测技术研究
文献摘要：
机器学习技术已开始应用于成矿有利区预测中,在铀矿地质领域有必要开展相关的研究.文章确定了基于机器学习的铀成矿有利区预测的主要流程,明确了砂岩型铀资源机器学习模型建立的方法,针对所建立铀资源样本集合,开展了基于机器学习的预测试验,实现了试验地区的铀成矿有利区预测,对未参与建模的样本进行测试,正确率达到80％以上.
文献关键词：
样本集合;标签;机器学习;铀资源
中图分类号：
作者姓名：
李瀚波;叶发旺;张川;李新春;淦清清
作者机构：
核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室,北京100029
文献出处：
引用格式：
[1]李瀚波;叶发旺;张川;李新春;淦清清-.基于机器学习的铀成矿有利区预测技术研究)[J].铀矿地质,2022(06):1219-1225
A类：
铀成矿有利区预测
B类：
基于机器学习,预测技术,机器学习技术,铀矿,地质领域,砂岩,铀资源,机器学习模型,样本集合
AB值：
0.163295
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