本發(fā)明屬于鈾礦領域,具體公開了一種使用機器學習模型的砂巖型鈾成礦有利區(qū)預測方法,包括:步驟1、對砂巖型鈾成礦樣本特征和標簽進行量化處理,建立鈾成礦信息樣本集合;步驟2、對鈾成礦樣本數(shù)據(jù)進行模型訓練和機器學習,生成鈾成礦有利區(qū)預測的神經(jīng)網(wǎng)絡模型;步驟3、根據(jù)所需要的預測精度,生成待預測區(qū)等間距規(guī)則預測點,并計算待預測點的砂巖鈾成礦特征值;步驟4、使用機器學習模型計算規(guī)則待預測點的成礦概率值;步驟5、針對規(guī)則預測點成礦概率值特征進行插值,獲取研究區(qū)的鈾成礦概率圖。本發(fā)明方法減少了地質(zhì)人員主觀因素的影響,提高了鈾成礦有利區(qū)預測的智能化水平。
聲明:
“使用機器學習模型的砂巖型鈾成礦有利區(qū)預測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)