【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地质数据分析，具体涉及一种复杂数据处理高效和及时、人工干预少、预测准确性高的基于ai算法的地质数据分析方法。
技术介绍
1、地质工作中，会采用野外调查、钻探槽探等山地工程、地球物理探测、地球化学探测、遥感、分析测试和综合研究等多种手段收集地质数据，从而形成涵盖了多学科、多尺度、多分辨率、多用途的地质、地理、地球物理、地球化学、地形测绘等专业数据集合，为研究探索地球表层及地球的物质构成、结构及演化提供数据支撑。
2、地质数据分析是指对地质领域所获取的数据进行系统性、科学性的处理，以及分析和解释的一系列技术和手段，在地质学、矿产资源勘探、工程建设、地质灾害防治等多个领域都发挥着至关重要的作用。由于地质数据通常具有复杂性、多样性和海量性等特点，而现有地质数据分析方法大多是基于单机开发的地质分析模型进行计算，需要通过各类地质分析模型与方法工具的加工和转换，才能形成有价值的地质认识或发现，因而对于大规模的地质数据集，其不仅计算速度较慢，无法快速生成分析结果，从而难以应用于需要实时响应的地质数据分析场景；而且由于在计算过程...
【技术保护点】
1.一种基于AI算法的地质数据分析方法，其特征在于包括数据采集和整合、数据预处理、数据分析和解释、AI模型构建、模型评估和优化、深度学习和分析、AI分析结果、AI模型迭代改进步骤，具体内容为：
2.根据权利要求1所述基于AI算法的地质数据分析方法，其特征在于，所述A步骤包括以下分步骤：
3.根据权利要求1所述基于AI算法的地质数据分析方法，其特征在于，所述B步骤包括以下分步骤：
4.根据权利要求1所述基于AI算法的地质数据分析方法，其特征在于，所述C步骤包括以下分步骤：
5.根据权利要求1所述基于AI算法的地质数据分析方...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai算法的地质数据分析方法，其特征在于包括数据采集和整合、数据预处理、数据分析和解释、ai模型构建、模型评估和优化、深度学习和分析、ai分析结果、ai模型迭代改进步骤，具体内容为：
2.根据权利要求1所述基于ai算法的地质数据分析方法，其特征在于，所述a步骤包括以下分步骤：
3.根据权利要求1所述基于ai算法的地质数据分析方法，其特征在于，所述b步骤包括以下分步骤：
4.根据权利要求1所述基于ai算法的地质数据分析方法，其特征在于，所述c步骤包括以下分步骤：
5.根据权利要求1所述基于ai算法的地质数据分析方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙贵远，张俊平，胡其全，李栋，杨紫文，马超，蔡君，钱开龙，杨林，
申请(专利权)人：昆明冶金研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。