| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787548765783 |
| 所属分类：图书>社会科学>社会科学总论 |
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章 绪论
研究背景与意义
国内外研究现状
人工智能驱动的矿产智能预测研究现状
赣南矿产预测的研究现状
章 区域地质背景与成矿系统分析
区域地质背景
地层
地质构造
岩浆岩
矿产资源
成矿系统分析
章 人工智能预测的原理与方法
数据算法章 绪论 研究背景与意义 国内外研究现状 人工智能驱动的矿产智能预测研究现状 赣南矿产预测的研究现状章 区域地质背景与成矿系统分析 区域地质背景 地层 地质构造 岩浆岩 矿产资源 成矿系统分析章 人工智能预测的原理与方法 数据算法 算法 高斯噪声注入 数据扰动 焦点损失函数 类平衡损失函数 机器学 决策树 森林 支持向量机 人工神经网络 回归模型 卷积神经网络 循环神经网络 深度森林 模型评价指标章 花岗岩含矿智能预测 花岗岩地球化学信息数据库 数据来源 数据库构建 数据分布 数据准备 花岗岩含矿智能预测 模型训练 预测结果评估与分析章 基于小样本学成矿潜力智能预测 数据集的构建 小样本学 小样本学下的钨成矿潜力智能预测 的数据不平衡分析 模型精度与泛化能力评估 模型预测结果 预测结果解译章 基于分形表征与特征工程的钨成矿潜力智能预测 空间要素的分形表征方法 分形分析 基于滑动窗口的多重分形分析 特征工程 成矿相关特征的分形表征 基于分析的矿点空间分布特征 基于多重分形的控矿因素量化分析 优特征选取 钨成矿潜力智能预测 模型训练 模型能评估 模型可解释分析章 基于可解释人工智能的钨成矿潜力预测 模型可解释分析方法 数据预测模型的可解释分析 数据策略 模型训练框架与迭代策略 特征排序对模型能的影响 数据方法对比 基于可解释技术的模型决策解析 钨成矿潜力预测结果 检验 融入多源数据和深度学解释钨资源成矿预测 多源找矿信息的提取与融合 预测模型能评估 深度学的可解释探索 预测靶区圈定与地质解译章 结论参考文献
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商品详情
图书基本信息
图书名称赣南钨资源成矿潜力智能预测孙涛中南大学出版社作者孙涛
定价出版社中南大学出版社
出版日期
版次版开本
章 绪论
研究背景与意义
国内外研究现状
人工智能驱动的矿产智能预测研究现状
赣南矿产预测的研究现状
章 区域地质背景与成矿系统分析
区域地质背景
地层
地质构造
岩浆岩
矿产资源
成矿系统分析
章 人工智能预测的原理与方法
数据算法章 绪论 研究背景与意义 国内外研究现状 人工智能驱动的矿产智能预测研究现状 赣南矿产预测的研究现状章 区域地质背景与成矿系统分析 区域地质背景 地层 地质构造 岩浆岩 矿产资源 成矿系统分析章 人工智能预测的原理与方法 数据算法 算法 高斯噪声注入 数据扰动 焦点损失函数 类平衡损失函数 机器学 决策树 森林 支持向量机 人工神经网络 回归模型 卷积神经网络 循环神经网络 深度森林 模型评价指标章 花岗岩含矿智能预测 花岗岩地球化学信息数据库 数据来源 数据库构建 数据分布 数据准备 花岗岩含矿智能预测 模型训练 预测结果评估与分析章 基于小样本学成矿潜力智能预测 数据集的构建 小样本学 小样本学下的钨成矿潜力智能预测 的数据不平衡分析 模型精度与泛化能力评估 模型预测结果 预测结果解译章 基于分形表征与特征工程的钨成矿潜力智能预测 空间要素的分形表征方法 分形分析 基于滑动窗口的多重分形分析 特征工程 成矿相关特征的分形表征 基于分析的矿点空间分布特征 基于多重分形的控矿因素量化分析 优特征选取 钨成矿潜力智能预测 模型训练 模型能评估 模型可解释分析章 基于可解释人工智能的钨成矿潜力预测 模型可解释分析方法 数据预测模型的可解释分析 数据策略 模型训练框架与迭代策略 特征排序对模型能的影响 数据方法对比 基于可解释技术的模型决策解析 钨成矿潜力预测结果 检验 融入多源数据和深度学解释钨资源成矿预测 多源找矿信息的提取与融合 预测模型能评估 深度学的可解释探索 预测靶区圈定与地质解译章 结论参考文献
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图书名称赣南钨资源成矿潜力智能预测孙涛中南大学出版社作者孙涛
定价出版社中南大学出版社
出版日期
版次版开本