本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于滿(mǎn)足K度稀疏約束的深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)處理方法，所述基于滿(mǎn)足K度稀疏約束的深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括：地球化學(xué)數(shù)據(jù)獲取模塊、深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建模塊、模型訓(xùn)練模塊、中央控制模塊、數(shù)據(jù)輸入模塊、模型更新模塊、特征值獲取模塊、特征值輸入模塊、最佳模型獲取模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、輸出模塊。本發(fā)明通過(guò)獲取的地球化學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建，進(jìn)行構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn)可觀、準(zhǔn)確分析；克服現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練速度過(guò)長(zhǎng)、參數(shù)優(yōu)化困難的缺點(diǎn)，提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擴(kuò)展能力、執(zhí)行速度，改善無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)難度和參數(shù)優(yōu)化難度，降低深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的難度。