基于多卷积自编码神经网络的多元地球化学异常识别的算法设计与实现.docx
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基于多卷积自编码神经网络的多元地球化学异常识别的算法设计与实现
摘要
矿产资源作为我国的经济支柱型产业，是社会生产和经济发展的立足之本。面对日益严峻的供需矛盾，如何拓展新技术、新思路，突破找矿难点是目前地质研究领域的当务之急。
通过识别区域地球化学元素的分布异常，研究该区域矿产资源分布规律，从而带动找矿突破的方法已成为近年来探勘地球化学领域的研究热点。其中，深度学习算法凭借其强大特征学习能力和高效的数据处理性能，可以处理复杂的非线性问题，受到许多地球化学研究的青睐。然而，现有的深度学习方法并不能完全适用于化探异常识别，其中最关键的问题是其忽略了地球化学元素的空间结构。这将会降低深度学习特征提
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