本發明公開了一種基于機器學習的海底硫化物成礦定量預測方法。該方法首先確定海底硫化物找礦指標,根據找礦指標構建空間數據集,隨后建立機器學習模型,利用模糊算子將隨機森林與孤立森林兩種機器學習模型的預測結果相結合,最終圈定成礦遠景區。與傳統的統計技術和經驗探索模型相比,本發明方法適用于小樣本數據的同時能充分利用特征變量中的成礦信息,是一種適用于海底硫化物的成礦定量預測方法。
聲明:
“基于機器學習的海底硫化物成礦定量預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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