基于磷灰石微量元素组成机器学习方法判别花岗岩成因.docx
基于磷灰石微量元素组成机器学习方法判别花岗岩成因
目录
基于磷灰石微量元素组成机器学习方法判别花岗岩成因（1）．．．．．．3
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1花岗岩成因分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2磷灰石微量元素组成分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3机器学习在岩石学中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.4相关研究进展和不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
实验材料与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1实验样品来源与描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.2磷灰石微量元素的提取与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.3机器学习模型的构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.4结果验证与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
基于磷灰石微量元素的花岗岩成因判别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.1数据预处理与特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.2模型训练与参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.3模型评估与性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.4模型应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.1模型判别效果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.2影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
5.3与其他判别方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.4模型局限性与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
结论与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
6.1研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
6.2对花岗岩成因判别的贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
6.3对未来研究的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
6.4研究限制与未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
基于磷灰石微量元素组成机器学习方法判别花岗岩成因（2）．．．．．26
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
二、磷灰石微量元素组成分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
磷灰石微量元素概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
磷灰石微量元素分析技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
磷灰石微量元素分布特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
三、机器学习理论与方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
常用的机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
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