典型文献
空间矿化模式的识别与鉴别
文献摘要：
使用现代信息技术,基于空间数据圈定矿化分布和找矿目标,是当前矿产勘查的一个新方向.采用模糊聚类方法,以地质、地球物理和地球化学图层为输入数据,在GIS平台上对空间矿化模式进行识别,并通过地质解读从中鉴别出矿化模式.模糊聚类是基于c-means聚类的人工神经网络方法,以模糊隶属度作为不确定性推理指标,是一种非监督分类器.用这一方法进行空间矿化模式识别,可以在多种矿床类型共存和交叉重叠分布的环境中,识别并鉴别出个性化的矿化模式.以内蒙古乌兰浩特1:20万图幅为例,展示了模糊聚类空间矿化模式的识别与鉴别过程,取得了良好的效果.
文献关键词：
空间模式识别;空间矿化模式;模糊聚类;神经网络;学习算法
中图分类号：
作者姓名：
李裕伟;李景朝;王成锡
作者机构：
自然资源部咨询研究中心,北京100035;中国地质调查局发展研究中心,北京100037
文献出处：
引用格式：
[1]李裕伟;李景朝;王成锡-.空间矿化模式的识别与鉴别)[J].地质通报,2022(08):1309-1321
A类：
空间矿化模式,空间模式识别
B类：
空间数据,圈定,矿化分布,找矿,矿产勘查,模糊聚类方法,地球物理,地球化学,图层,输入数据,出矿,means,人工神经网络,神经网络方法,模糊隶属度,非监督分类,分类器,行空,矿床类型,交叉重叠,乌兰浩特,类空,别过
AB值：
0.272238
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