文献清单：“机器学习与矿物勘探”方向 | MDPI Minerals
MDPI环境与地球科学
2025-05-14 17:00
文章摘要
本文总结了16篇关于机器学习在矿物勘探中应用的研究文章。背景方面，机器学习技术在矿产勘探领域的应用日益广泛，涵盖了金矿、铜矿、铬铁矿等多种矿产资源的预测和勘探。研究目的主要集中在利用机器学习算法（如随机森林、人工神经网络、支持向量机等）提高矿产勘探的准确性和效率，以及解决传统勘探方法中的地质挑战。结论表明，机器学习在矿产前景图绘制、矿石品位预测、矿床分类等方面表现出色，能够显著提升勘探效果，尤其是在数据有限或地质条件复杂的区域。
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者速来电或来函联系。
推荐文献
Microseismic Monitoring and Disaster Warning via Mining and Filling Processes of Residual Hazardous Ore Bodies
DOI: 10.3390/min14090948
Pub Date : 2024-09-18
Cretaceous Chert-Hosted Microfossils Visualized With Synchrotron Ptychographic X-Ray Computed Tomography (PXCT)
DOI: 10.1111/gbi.70019
Pub Date : 2025-05-11
Fast hydrothermal and microwave synthesis of high purity methylated imogolite nanotubes
DOI: 10.1016/j.clay.2025.107851
Pub Date : 2025-05-14
MDPI环境与地球科学
文献清单：“基于遥感的植被参数反演”方向 | MDPI Remote Sensing.
2025-05-14
Energies 期刊5月21日中国地质大学 (北京) 专场 | MDPI 作者培训会.
2025-05-14
MDPI 5月16日中国农业大学专场 | MDPI 作者培训会.
2025-05-13
最新文章
文献清单：“基于遥感的植被参数反演”方向 | MDPI Remote Sensing
2025-05-14
京公网安备 11010802042870号
