【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息技术与地质矿产资源勘探，具体而言，涉及一种融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法。
技术介绍
1、矿产资源作为国民经济和社会发展的重要物质基础，其勘探和开发对于国家的工业化和现代化进程具有至关重要的意义。然而，随着地表和浅部易识别矿产资源的日益枯竭，深部及复杂地质环境下的矿产资源勘探变得愈发困难。
2、传统的矿产资源勘探方法主要依赖于地质学家的经验和地质勘查数据，这些方法不仅耗时耗力，而且往往难以准确预测矿产资源的分布和潜力。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，旨在解决传统的矿产资源勘探方法主要依赖于地质学家的经验和地质勘查数据，不仅耗时耗力，而且难以准确预测矿产资源的分布和潜力的问题。
2、本专利技术的通过以下技术方案实现：
3、一种融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，包括步骤：
4、获取具有成矿有利因子的样本数据，构建成矿预测数据集；
5、对预测数据集进行预处理，将经过预处理后的成矿预测数据集划分为训练集和测试集，并通过合成少数过采样对训练集进行数据增强，得到增强训练集；
6、基于卷积神经网络模型构建初始成矿预测模型，通过增强训练集对初始成矿预测模型进行训练，得到成矿预测模型，并对成矿预测模型的参数进行优化处理，得到成矿优化预测模型；
7、对成矿优化预测模型进行可解释性处理，使成矿优化预测模型
8、通过成矿优化预测模型对矿产资源靶区进行成矿潜力预测，并结合可视觉解释图像对成矿潜力预测结果进行评估。
9、可选地，所述获取具有成矿有利因子的样本数据，构建成矿预测数据集的具体过程为：
10、通过多源渠道收集具有成矿有利因子的样本数据，将收集到的样本数据进行多源数据融合处理，对多源数据融合处理后的样本数据设置矿点和非矿点标签，得到成矿预测数据集。
11、可选地，所述对预测数据集进行预处理，将经过预处理后的成矿预测数据集划分为训练集和测试集的具体过程为：
12、对成矿预测数据集进行数据清洗和归一化处理，从数据清洗和归一化处理后的数据集中随机选取样本，按照7:3的比例将数据集划分为训练集和测试集，且训练集和测试集中的矿点样本与非矿点样本的比例均为1:1。
13、可选地，所述通过合成少数过采样对训练集进行数据增强，得到增强训练集的具体过程为：
14、采用基于小样本学习策略的合成少数过采样技术，对训练集中的少数类样本进行过采样处理，生成合成样本，结合训练集，得到增强训练集。
15、可选地，所述基于卷积神经网络模型构建初始成矿预测模型的具体过程为：
16、初始化卷积神经网络模型，设置卷积神经网络模型的结构，包括输入层、若干个卷积层、池化层、全连接层和输出层；
17、将成矿预测数据集作为输入层的输入数据，通过卷积层中的若干个卷积核提取输入数据的成矿有利因子，每个卷积核生成一个特征图；通过池化层对卷积层输出的特征图进行下采样；通过全连接层将池化层输出的特征图转化为一维向量，并进行非线性变换；通过输出层使用激活函数将全连接层的输出转换为成矿概率或分类结果；
18、根据初始化后的卷积神经网络模型的结构，使用深度学习框架构建初始成矿预测模型，并设置初始成矿预测模型的超参数。
19、可选地，所述通过增强训练集对初始成矿预测模型进行训练，得到成矿预测模型的具体过程为：
20、将增强训练集输入至初始成矿预测模型，通过前向传播算法计算初始成矿预测模型的预测输出与实际标签之间的误差；
21、采用反向传播算法，根据误差逐层计算梯度，并更新初始成矿预测模型的权重和偏置参数；
22、重复前向传播和反向传播的过程，直至达到预设的迭代次数或模型的预测性能达到稳定；
23、记录每次迭代训练过程中，初始成矿预测模型的权重和偏置参数，并得到成矿预测模型。
24、可选地，所述对成矿预测模型的参数进行优化处理，得到成矿优化预测模型的具体过程为：
25、在训练过程中，采用手动网格搜索方法优化模型的超参数，通过迭代所有超参数组合，评估每种超参数组合的性能，并选择使模型在训练集和测试集上均表现最佳的超参数组合；
26、对初始成矿预测模型中的特征排序进行优化，通过迭代调整特征顺序，以最大化预测准确率和最小化模型在测试集上的损失为目标，得到最优特征排序；
27、通过优化后的超参数和最优特征排序对成矿预测模型进行配置，使用测试集对成矿预测模型进行测试和验证，得到成矿优化预测模型。
28、可选地，所述对成矿优化预测模型进行可解释性处理，使成矿优化预测模型的抽象特征图转换为可视觉解释图像的具体过程为：
29、通过反卷积方法，将成矿优化预测模型中学习到的卷积滤波器权重投射回输入空间，生成可视化特征图，展示每个卷积滤波器如何对成矿有利因子做出响应；
30、计算卷积神经网络输出相对于输入的梯度，识别对网络预测影响最大的输入特征；将计算得到的梯度叠加在可视化特征图上，突出显示对成矿潜力预测贡献最大的区域；
31、通过可解释工具将成矿优化预测模型的抽象特征图转换为可视觉解释图像，分析并展示成矿优化预测模型的成矿潜力预测结果受到增强训练集的影响程度。
32、可选地，所述通过成矿优化预测模型对矿产资源靶区进行成矿潜力预测，并结合可视觉解释图像对成矿潜力预测结果进行评估的具体过程为：
33、将矿产资源靶区数据输入至成矿优化预测模型中，通过成矿优化预测模型的前向传播算法计算，得到矿产资源靶区内各点的成矿概率及分类结果，并生成成矿概率及分类分布图；
34、根据成矿概率及分类分布图，结合地质背景信息和找矿经验，划分不同的成矿潜力区域，并绘制矿产资源潜力评价图；
35、通过可解释工具生成的可视觉解释图像，分析成矿优化预测模型在成矿潜力预测过程中的决策依据，展示成矿优化预测模型根据成矿有利因子识别潜在的成矿区域的原理和过程，并将成矿潜力预测结果与地质理论和找矿经验进行参照对比，对成矿潜力预测结果进行可靠性评估；
36、综合矿产资源潜力评价图和成矿潜力预测结果的可靠性评估，确定矿产资源靶区的优先勘探区域。
37、可选地，通过交叉验证对成矿优化预测模型的稳定性和泛化能力进行验证，通过受试者工作特征曲线及对应的曲线下面积作为评估指标，对成矿优化预测模型的性能进行全面评估。
38、本专利技术的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
39、提高预测准确性：通过融合多源数据，包括地质、地球物理、地球化学、遥感等多种数据源，能够构建更为全面和准确的成矿预测数据集，捕捉到更多与成矿有利因子相关的信息，从而提高矿产资源潜力靶区预测的准确性和可靠本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述获取具有成矿有利因子的样本数据，构建成矿预测数据集的具体过程为：
3.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述对预测数据集进行预处理，将经过预处理后的成矿预测数据集划分为训练集和测试集的具体过程为：
4.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述通过合成少数过采样对训练集进行数据增强，得到增强训练集的具体过程为：
5.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络模型构建初始成矿预测模型的具体过程为：
6.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述通过增强训练集对初始成矿预测模型进行训练，得到成矿预测模型的具体过程为：
7.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习
8.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述对成矿优化预测模型进行可解释性处理，使成矿优化预测模型的抽象特征图转换为可视觉解释图像的具体过程为：
9.如权利要求8所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述通过成矿优化预测模型对矿产资源靶区进行成矿潜力预测，并结合可视觉解释图像对成矿潜力预测结果进行评估的具体过程为：
10.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，通过交叉验证对成矿优化预测模型的稳定性和泛化能力进行验证，通过受试者工作特征曲线及对应的曲线下面积作为评估指标，对成矿优化预测模型的性能进行全面评估。
...【技术特征摘要】
1.一种融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述获取具有成矿有利因子的样本数据，构建成矿预测数据集的具体过程为：
3.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述对预测数据集进行预处理，将经过预处理后的成矿预测数据集划分为训练集和测试集的具体过程为：
4.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述通过合成少数过采样对训练集进行数据增强，得到增强训练集的具体过程为：
5.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络模型构建初始成矿预测模型的具体过程为：
6.如权利要求1所述的融合多源数据和机器学习的矿产资源潜力靶区预测方法，其特征在于，所述通过增强训练集对初始成...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙涛，刘月，张竑玮，张靖伟，张漪埌，孙洁，
申请(专利权)人：江西理工大学，
类型：发明
国别省市：
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