一种基于机器学习的海底硫化物成矿定量预测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的海底硫化物成矿定量预测方法。该方法首先确定海底硫化物找矿指标，根据找矿指标构建空间数据集，随后建立机器学习模型，利用模糊算子将随机森林与孤立森林两种机器学习模型的预测结果相结合，最终圈定成矿远景区。与传统的统计技术和经验探索模型相比，本发明方法适用于小样本数据的同时能充分利用特征变量中的成矿信息，是一种适用于海底硫化物的成矿定量预测方法。
基本信息
专利标题 ：
一种基于机器学习的海底硫化物成矿定量预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330841A
申请号 ：
CN202111529555.1
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陶春辉刘露诗廖时理苏程黄南徐星李伟
申请人 ：
自然资源部第二海洋研究所
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区保俶北路36号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
万尾甜
优先权 ：
CN202111529555.1
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/02 G06K9/62 G06N20/10
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20211214
申请日 : 20211214
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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