將人工智能技術(shù)引入成礦預(yù)測(cè)研究中,可以提高預(yù)測(cè)效率,挖掘探測(cè)數(shù)據(jù)與結(jié)果之間的隱藏信息.利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對(duì)樣本構(gòu)建要求低的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合其在異常識(shí)別方面的應(yīng)用效果,設(shè)計(jì)了基于分割準(zhǔn)則的孤立森林與深度自編碼網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);基于西藏岡底斯地區(qū)的化探元素?cái)?shù)據(jù),對(duì)研究區(qū)內(nèi)的銅礦進(jìn)行了成礦預(yù)測(cè)工作,預(yù)測(cè)結(jié)果與已知礦區(qū)數(shù)據(jù)疊加效果較好,說(shuō)明本文的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠完成成礦遠(yuǎn)景區(qū)的預(yù)測(cè)工作. 

【文章來(lái)源】：地球科學(xué). 2020,45(12)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

基于非監(jiān)督學(xué)習(xí)成礦預(yù)測(cè)流程圖

在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，我們還需要一個(gè)鑒別器來(lái)對(duì)研究區(qū)內(nèi)全部數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià).根據(jù)實(shí)際需要，結(jié)合自編碼器自身特點(diǎn)，本文對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)，使其能夠完成訓(xùn)練-鑒別的完整的半監(jiān)督學(xué)習(xí)目的，該網(wǎng)絡(luò)被定義為encoderdecoder.類(lèi)似于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial networks,GAN），自編碼器編碼和解碼的訓(xùn)練過(guò)程被用作生成器.該網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)訓(xùn)練得到的參數(shù)重構(gòu)出待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分布情況，并且利用重構(gòu)誤差進(jìn)行異常檢測(cè).由于編碼和解碼過(guò)程中的參數(shù)是由之前的背景樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到，因此在對(duì)所有的待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)時(shí)，屬于背景的區(qū)域重構(gòu)誤差小，異常的區(qū)域重構(gòu)誤差較大.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)機(jī)制的自編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3.圖3 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)機(jī)制的自編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)機(jī)制的自編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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