融合机器学习的径向基函数曲面复杂矿体建模方法和装置
公开
摘要
本发明提供了一种融合机器学习的径向基函数曲面复杂矿体建模方法和装置，其中方法包括：重采样三维剖面数据并赋予矿体特征属性；stacking机器学习模型的训练；剖面形态复杂且稀疏部分的插值加密；剖面集合的边界点以及对应法向量的提取；Hermite型径向基函数建立隐式场；基于行进四面体算法可视化三维矿体模型。本发明利用stacking机器学习挖掘三维剖面数据的特点，实现了对曲面复杂矿体建立连续可靠且表面光滑的三维矿体模型的技术效果。
基本信息
专利标题 ：
融合机器学习的径向基函数曲面复杂矿体建模方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297929A
申请号 ：
CN202111634863.0
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
扶金铭万波李红储德平董帅刘一阳
申请人 ：
中国地质大学（武汉）
申请人地址 ：
湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111634863.0
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06T17/20 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-04-08 ：
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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