基于机器学习的三维矿产资源预测——以四川拉拉铜矿为例

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近年来机器学习在各个领域如火如荼的开展,为矿产资源评价带来了新的契机.随机森林算法作为一种新的机器学习算法,其在矿产资源预测评价中的有效性和稳定性还需不断检验,尤其是在精细建模的三维矿产资源评价中.
作者：向杰 肖克炎 陈建平 李诗 赖自力
作者单位：中国地质科学院矿产资源研究所北京100037中国地质大学地球科学与资源学院北京100083
母体文献：2018中国地球科学联合学术年会论文集
会议名称：2018中国地球科学联合学术年会  
会议时间：2018年10月21日
会议地点：北京
主办单位：中国地质学会,中国地震学会,中国地球物理学会,中国矿物岩石地球化学学会
语种：chi
分类号：TP3TD8
关键词：三维矿产资源预测  成矿模式  证据权方找矿法  机器学习  随机森林算法
在线出版日期：2022年5月27日
基金项目：
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