【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种数据-知识协同驱动的矿产资源定量预测方法及装置。
技术介绍
1、基于数据驱动的预测方法以数据作为基础，利用数学模型获取数据间或是与己知成矿事实间的相关程度，并以此进行定量化预测评价的一类方法的总称。由于该方法能够更好的挖掘数据中隐含的关联信息，减少主观成分带来的影响，因此对于数据信息丰富的研巧区域更为适用。但是由于其严重依赖于数据，因此受数据的种类和数量的影响较大，相关方法包括信息量方法、证据权重方法、模糊证据权重方法、逻辑回归方法、神经网络方法等。基于知识驱动的定量预测评价方法，是指在地质成矿理论指导下，通过作者对研究区成矿要素、成矿过程、成矿规律的模糊认识和经验作为主导的一类方法的总称，主要适用于研究程度较低、数据信息较为缺乏的地区，但是由于依赖主观判断，因此具有比较大的不确定性。其方法主要包括布尔逻揖方法、指数叠加方法，模糊逻辑方法等。
2、在实践中，由于成矿过程的多样性，矿物与矿物相关特征的非线性相关性以及各种地质特征形式表现出来的特征的复杂相互作用，进行成矿预测非常具有挑战性。数...
【技术保护点】
1.一种数据-知识协同驱动的矿产资源定量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的矿产资源定量预测方法，其特征在于，所述将所述地质要素转化为由隶属度函数表示的模糊集，并且将变量映射到[0,1]闭区间上，形成成矿有利信息的n个模糊化数据，包括：
3.根据权利要求2所述的矿产资源定量预测方法，其特征在于，所述隶属度函数定义如下：
4.根据权利要求1所述的矿产资源定量预测方法，其特征在于，所述将所述n个模糊化数据利用叠加模糊综合进行模糊综合操作处理，包括：
5.根据权利要求4所述的矿产资源定量预测方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种数据-知识协同驱动的矿产资源定量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的矿产资源定量预测方法，其特征在于，所述将所述地质要素转化为由隶属度函数表示的模糊集，并且将变量映射到[0,1]闭区间上，形成成矿有利信息的n个模糊化数据，包括：
3.根据权利要求2所述的矿产资源定量预测方法，其特征在于，所述隶属度函数定义如下：
4.根据权利要求1所述的矿产资源定量预测方法，其特征在于，所述将所述n个模糊化数据利用叠加模糊综合进行模糊综合操作处理，包括：
5.根据权利要求4所述的矿产资源定量预测方法，其特征在于，所述将所述n个模糊化数据叠加模糊综合到一个集...
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