基于多源数据的找矿预测方法、装置以及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于多源数据的找矿预测方法、装置以及电子设备，涉及找矿预测技术领域，缓解了现有技术对于找矿预测依赖大量经验与人工计算，且对于深层次的矿化信息预测精度不高的技术问题。该方法包括：获取多源数据集，并基于多源数据集得到初始DCGAN(深层卷积生成对抗网络)预测模型；通过第一多源数据子集对初始DCGAN预测模型进行训练，得到训练后的DCGAN预测模型；利用训练后的DCGAN预测模型对第二多源数据子集进行预测，得到找矿预测结果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
基于多源数据的找矿预测方法、装置以及电子设备


[0001]本申请涉及找矿预测
，尤其是涉及一种基于多源数据的找矿预测方法、装置以及电子设备。

技术介绍

[0002]矿产资源是不可再生资源，在逐年增大的开采量面前，铜矿等金属矿产资源储量在日益减少，这也意味着探矿难度也日益加大，因此对于铜矿等矿产资源进行找矿预测的需求也在逐步增大。
[0003]但是，对于现有的找矿预测方法，通常要求数据满足线性分布，难以处理大数据下的多源信息预测问题，且需要依据大量经验与人工计算，存在着找矿预测效率不高的技术问题。深度学习强调通过更深层次的网络模型来学习和提取样本特征，能够从多源数据中提取出更高层次的有用特征，从而实现高效、精准预测。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种基于多源数据的找矿预测方法、装置以及电子设备，以缓解现有技术对于找矿预测依赖大量经验与人工计算，且对于深层次的矿化信息预测精度不高的技术问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种基于多源数据的找矿预测方法，所述方法包括：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的找矿预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多源数据集，并基于所述多源数据集得到初始DCGAN预测模型；其中，所述多源数据集包括第一多源数据子集以及第二多源数据子集；通过所述第一多源数据子集对所述初始DCGAN预测模型进行训练，得到训练后的DCGAN预测模型；利用所述训练后的DCGAN预测模型对所述第二多源数据子集进行预测，得到找矿预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多源数据集，并基于所述多源数据集得到初始DCGAN预测模型的步骤，包括：对所述多源数据集进行降维处理，得到所述多源数据集的特征数据；基于所述特征数据训练初始DCGAN预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征数据训练初始DCGAN预测模型的步骤，包括：通过所述特征数据对异常检测生成对抗网络进行预处理，得到所述初始DCGAN预测模型的超参数；基于所述超参数得到初始DCGAN预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一多源数据子集对所述初始DCGAN预测模型进行训练，得到训练后的DCGAN预测模型的步骤，包括：通过所述第一多源数据子集对所述初始DCGAN预测模型进行训练，得到训练后的参数；基于所述训练后的参数得到训练后的DCGAN预测模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述训练后的DCGAN预测模型对所述第二多源数据子集进行预测，得到找矿预测结果的步骤，包括：利用所述训练后的DCGAN预测模型对所述第二多源数据子集进行预测，得到预测数据；对所述预测数据进行插值处理，得到可视化找矿预测结果。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯斌，吴文鹂，陈实，刘艳丽，梁萌，孙跃，
申请(专利权)人：中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所，
类型：发明
国别省市：