一种能够自适应预测石英形成环境的方法技术

本发明专利技术公开了一种能够自适应预测石英形成环境的方法，方法包括：对获取的原始数据进行数据预处理，增强所述原始数据，得到目标数据；对所述目标数据进行特征选择，根据选择到的特征，通过SVM算法构建石英形成环境的分类模型；通过PSO算法对所述分类模型进行参数优化，得到优化后的石英模型；通过降维算法将所述目标数据进行降维处理，根据得到的降维数据和SVM算法绘制得到二维决策边界，构建石英分类器的可视化工具。本发明专利技术提高了预测性能和预测准确性，可广泛应用于机器学习技术领域。可广泛应用于机器学习技术领域。可广泛应用于机器学习技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种能够自适应预测石英形成环境的方法


[0001]本专利技术涉及机器学习
，尤其是一种能够自适应预测石英形成环境的方法。

技术介绍

[0002]石英是一种在地壳中广泛分布并且具有重要经济价值的矿产资源，在玻璃、半导体、化工等行业有着重要的应用。石英的形成环境决定了石英的性质，因此对石英形成环境的研究具有重要意义。通过研究石英中所含元素浓度可以区分石英的形成环境。在以往的研究中往往通过绘制二元图或者三元图区分石英的形成环境，这种分类方法往往很难准确的对石英分类。
[0003]区分石英形成环境主要通过对不同种类石英的微量元素含量绘制二元图或者三元图来实现。但这种传统方法严重依赖个人经验，设计较为繁琐，且当不同种类的石英含有的微量元素区别不明显时，这种方法就失效了。
[0004]近来有人考虑通过机器学习实现对石英形成环境的分类，也取得了较好的分类效果。但这项工作对于预测模型使用网格搜索和交叉验证进行调优参数，需要在超参数空间内进行彻底搜索，十分耗时。该过程需要确定可行解的区间和合适的采样步长，这严重依赖于个人的经验，可能陷入局部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种能够自适应预测石英形成环境的方法，其特征在于，包括：对获取的原始数据进行数据预处理，增强所述原始数据，得到目标数据；对所述目标数据进行特征选择，根据选择到的特征，通过SVM算法构建石英形成环境的分类模型；通过PSO算法对所述分类模型进行参数优化，得到优化后的石英模型；通过降维算法将所述目标数据进行降维处理，根据得到的降维数据和SVM算法绘制得到二维决策边界，构建石英分类器的可视化工具；其中，所述可视化工具用于显示对待预测数据进行预测后得到的适应形成环境信息。2.根据权利要求1所述的一种能够自适应预测石英形成环境的方法，其特征在于，所述对获取的原始数据进行数据预处理，增强所述原始数据，得到目标数据，包括：对所述原始数据进行标准化处理，按照数据属性，将原始数据减去数据均值后除以数据方差，得到标准化处理结果；对所述原始数据进行数据变换处理，获取数据的高斯分布信息；将标准化处理和数据变换处理后的目标数据划分成训练集和测试集。3.根据权利要求1所述的一种能够自适应预测石英形成环境的方法，其特征在于，所述对所述目标数据进行特征选择，包括：使用随机森林算法可以计算每个样本特征在分类过程中的权重；根据样本特征的权重，通过皮尔森相关系数计算公式，确定不同样本特征之间的相关关系，最终选定目标特征。4.根据权利要求3所述的一种能够自适应预测石英形成环境的方法，其特征在于，所述使用随机森林算法可以计算每个样本特征在分类过程中的权重，包括：计算随机森林中每一颗决策树的袋外数据的误差，得到第一误差；其中，所述袋外数据用于表征没用于训练决策树的剩余数据；随机改变样本特征的值，并再次计算袋外数据的误差，得到第二误差；根据所述第一误差和所述第二误差，计算得到不同样本特征的权重。5.根据权利要求1所述的一种能够自适应预测石英形成环境的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛云云，
申请(专利权)人：中国地质大学北京，
类型：发明
国别省市：