基于核最小二乘模型的矿产靶区预测
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1671-5888.2011.03.047

  • 【摘要】

    地质统计单元的含矿性与地质找矿证据之间存在复杂的非线性关系,建立这种复杂关系的多元非线性统计模型并预测矿产靶区,对矿产勘查具有重要指导意义.以核函数为理论工具,在核最小二乘原理基础上提出了矿产靶区预测的核最小二乘模型;在GDAL数字图像输入输出函数库和CLAPACK线性代数软件包基础上,用VC++语言开发了面向栅格数据的矿产靶区预测核最小二乘模型算法程序,并把模型应用于新疆阿勒泰地区的矿产靶区预测... 展开>>地质统计单元的含矿性与地质找矿证据之间存在复杂的非线性关系,建立这种复杂关系的多元非线性统计模型并预测矿产靶区,对矿产勘查具有重要指导意义.以核函数为理论工具,在核最小二乘原理基础上提出了矿产靶区预测的核最小二乘模型;在GDAL数字图像输入输出函数库和CLAPACK线性代数软件包基础上,用VC++语言开发了面向栅格数据的矿产靶区预测核最小二乘模型算法程序,并把模型应用于新疆阿勒泰地区的矿产靶区预测研究.在MapInfo中生成包含100×151个网格统计单元的栅格图层,把栅格化后的15种找矿证据图层转化成100×151×15的数字图像数据立方体,用自行开发的程序计算每个网格统计单元的核最小二乘判别得分.结果表明,网格统计单元判别得分的高值区与已知矿床(点)的空间分布基本一致. 收起<<

  • 【作者】

    陈永良  李学斌 

  • 【作者单位】

    吉林大学综合信息矿产预测研究所

  • 【刊期】

    吉林大学学报(地球科学版) ISTIC EI PKU 2011年3期

  • 【关键词】

    核函数  核最小二乘法  矿产资源  矿产勘查  靶区预测 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金