本發明屬于礦產資源預測技術領域,具體公開了基于深度學習的斑巖淺成低溫熱液型礦產預測方法及系統,其中方法包括:預測變量準備、預測變量數據處理、訓練樣本選取、模型構建及找礦靶區識別。該方案基于60m空間分辨率提取地球物理、地球化學、高光譜礦物信息數據,不使用地質要素,有效避免了地質要素不確定性的影響,提高了模型的預測精度。在礦產預測領域中,首次構建自注意力機制全連接神經網絡進行監督分類式礦產資源預測,增強了預測變量間關聯信息的獲取能力,提升預測變量有效特征的篩選能力,從而改善了礦產資源預測精度,為有效開展機器學習在礦產資源應用提供技術基礎。
聲明:
“基于深度學習的斑巖淺成低溫熱液型礦產預測方法及系統” 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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)