深度学习在找矿预测中的应用 | MDPI Minerals

本文回顾了深度学习在找矿预测中的应用，介绍了深度学习模型在该领域的最新进展。研究背景指出，传统地质资源评价方法在处理复杂数据和非线性关系建模方面存在不足，而深度学习技术能够自动从地质数据中提取特征，提高预测准确性和效率。文章详细阐述了深度学习在找矿预测中的主要流程，包括数据预处理、特征学习、预测与分类以及可视化与解释。尽管深度学习在矿物潜力制图领域已取得一定成果，但仍面临数据获取和处理难度、模型泛化能力有限等挑战。未来需要加强地质数据的采集和处理技术，探索更先进的深度学习模型，并促进跨学科合作和技术创新。