多源地質(zhì)空間信息智能處理與區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測

定　價(jià)：￥148.00

作　者：	何彬彬，陳翠華，陳建華等著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	地球科學(xué) 地質(zhì)學(xué) 自然科學(xué)

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ISBN：	9787030410658	出版時(shí)間：	2014-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	408	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　集作者承擔(dān)的國家863項(xiàng)目和國家自然基金項(xiàng)目研究成果，面向快速、高效的礦產(chǎn)資源探測的國家需求，充分利用多源海量地質(zhì)空間數(shù)據(jù)，發(fā)展空間數(shù)據(jù)挖掘和案例推理理論，建立智能區(qū)域成礦預(yù)測模型與方法，包括地質(zhì)空間數(shù)據(jù)挖掘模型與方法、成礦案例模型與方法、耦合不確定空間推理和成礦案例推理的混合推理模型與方法，智能區(qū)域成礦預(yù)測系統(tǒng)平臺(tái)等。同時(shí)，將建立的智能區(qū)域成礦預(yù)測模型與傳統(tǒng)的成礦預(yù)測方法（證據(jù)權(quán)法、GIS空間分析法、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)法等）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。最后，以我國西部典型成礦帶為例，進(jìn)行詳細(xì)的智能區(qū)域成礦預(yù)測應(yīng)用示范。該書突破傳統(tǒng)的礦產(chǎn)預(yù)測思路，建立了快速、高效、智能化的礦產(chǎn)預(yù)測模型與方法，對(duì)于降低礦產(chǎn)勘查成本，進(jìn)一步提高礦產(chǎn)預(yù)測的效率和精度，顯得極具科學(xué)意義和應(yīng)用價(jià)值。

作者簡介

暫缺《多源地質(zhì)空間信息智能處理與區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測》作者簡介

圖書目錄

序
前言
第1章緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測方法
1.3 空間數(shù)據(jù)挖掘
1.4 案例推理
1.5 地質(zhì)空間數(shù)據(jù)的不確定性
1.6 空間數(shù)據(jù)挖掘的不確定性
1.7 礦產(chǎn)資源預(yù)測的不確定性
參考文獻(xiàn)
第2章實(shí)驗(yàn)區(qū)地質(zhì)概況
2.1 青海東昆侖地區(qū)地理概況
2.2 區(qū)域成礦地質(zhì)背景
2.3 成礦系列
參考文獻(xiàn)
第3章高光譜遙感巖礦專題信息提取方法
3.1 概述
3.2 巖礦波譜機(jī)理分析
3.3 高寒山區(qū)巖礦光譜分析
3.4 高寒山區(qū)巖礦光譜變異性分析
3.5 基于光譜匹配的巖礦信息提取方法
3.6 基于流形學(xué)習(xí)的高光譜降維
參考文獻(xiàn)
第4章高寒山區(qū)高光譜巖礦填圖應(yīng)用
4.1 野外實(shí)驗(yàn)區(qū)地理概況
4.2 技術(shù)路線
4.3 野外光譜采集
4.4 高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.5 巖性填圖
4.6 礦物識(shí)別
4.7 基于流形學(xué)習(xí)的高光譜降維及巖性分類驗(yàn)證
參考文獻(xiàn)
第5章證據(jù)權(quán)模型與區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測
5.1 算法原理
5.2 基于證據(jù)權(quán)模型的青海東昆侖鐵礦資源預(yù)測
5.3 基于證據(jù)權(quán)模型的青海東昆侖金礦資源預(yù)測
5.4 基于證據(jù)權(quán)模型的青海東昆侖銅鉛鋅多金屬礦資源預(yù)測
5.5 基于證據(jù)權(quán)模型的野馬泉鐵多金屬礦資源預(yù)測
5.6 基于證據(jù)權(quán)模型的五龍溝金礦資源預(yù)測
5.7 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第6章擴(kuò)展證據(jù)權(quán)模型與區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測
6.1 算法原理
6.2 基于擴(kuò)展證據(jù)權(quán)模型的青海東昆侖銅鉛鋅多金屬礦產(chǎn)資源預(yù)測
6.3 基于擴(kuò)展證據(jù)權(quán)模型的五龍溝金礦資源預(yù)測
6.4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第7章邏輯斯諦回歸模型與區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測
7.1 邏輯斯諦回歸模型
7.2 基于邏輯斯諦回歸模型的青海東昆侖鐵礦資源預(yù)測
7.3 基于邏輯斯諦回歸模型的青海東昆侖銅鉛鋅多金屬礦資源預(yù)測
7.4 基于邏輯斯諦回歸模型的野馬泉鐵多金屬礦資源預(yù)測
7.5 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第8章融合C4.5決策樹和概率平滑技術(shù)的區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測方法及應(yīng)用
8.1 方法原理
8.2 基于C4.5決策樹和m-branch概率平滑的青海東昆侖礦產(chǎn)資源預(yù)測
8.3 討論
參考文獻(xiàn)
第9章地質(zhì)空間數(shù)據(jù)挖掘方法與區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測
9.1 地質(zhì)空間數(shù)據(jù)挖掘的理論與技術(shù)框架
9.2 成礦關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及不確定性評(píng)價(jià)
9.3 基于成礦關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的青海省東昆侖成礦帶礦產(chǎn)資源預(yù)測
參考文獻(xiàn)
第10章證據(jù)推理方法與區(qū)域礦產(chǎn)資源不確定性預(yù)測
10.1 證據(jù)理論
10.2 基于證據(jù)推理的區(qū)域礦產(chǎn)資源不確定性預(yù)測方法
10.3 基于證據(jù)推理的青海省東昆侖礦產(chǎn)資源不確定性預(yù)測
參考文獻(xiàn)
第11章成礦案例推理模型與區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測
11.1 成礦案例推理模型
11.2 基于成礦案例推理模型的區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測
11.3 基于節(jié)點(diǎn)樹的成礦案例相似性匹配方法及預(yù)測實(shí)驗(yàn)
參考文獻(xiàn)
第12章地質(zhì)空間場景相似性方法與區(qū)域礦產(chǎn)資源預(yù)測
12.1 方法原理
12.2 集成地質(zhì)空間場景相似性和案例推理的青海東昆侖礦產(chǎn)資源預(yù)測
12.3 討論
參考文獻(xiàn)
第13章綜合預(yù)測方法與野外驗(yàn)證
13.1 綜合預(yù)測方法
13.2 預(yù)測精度對(duì)比評(píng)價(jià)
第14章智能區(qū)域成礦預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
14.1 系統(tǒng)需求規(guī)定
14.2 系統(tǒng)運(yùn)行與開發(fā)環(huán)境
14.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則
14.4 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
14.5 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
14.6 系統(tǒng)主要功能模塊的實(shí)現(xiàn)
圖版