【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿产资源预测分析，具体为区域矿产资源预测分析方法及其系统。
技术介绍
1、矿产资源的形成受控于复杂的地质演化过程，其空间分布与地球物理、地球化学等多类物理场特征密切相关。随着现代地学调查手段的发展，多源数据的获取变得日益便捷，包括地电、地磁、地温梯度、地球化学异常等高维度物理指标被广泛应用于成矿远景区的识别与预测中。在此背景下，如何对这些高维信息进行有效建模、融合分析，已成为矿产资源预测领域的重要研究方向。
2、现有的矿产资源预测分析技术普遍采用栅格叠加、权重赋值、线性加权等静态分析模型进行资源预测。这类方法以二维地质图件或单层物探数据为基础，通过建立经验规则或统计关联，评估各物理场对成矿的影响程度。在部分研究中，也尝试使用机器学习算法对多参数进行建模，如支持向量机、神经网络等对高维数据进行拟合。
3、然而现有的矿产资源预测分析技术采用传统的二维模型在处理三维及多参数空间关系时，难以充分表达不同参数之间的耦合效应，导致在一些关键区域的预测精度下降。此外，现有方法通常将成矿过程视为静态事件，缺乏对地质...
【技术保护点】
1.区域矿产资源预测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的区域矿产资源预测分析方法，其特征在于，所述标准化处理包括对物理场参数执行线性归一化操作：
3.根据权利要求1所述的区域矿产资源预测分析方法，其特征在于，所述多维张量结构为四阶张量，包括三个空间维度与一个物理场参数维度：
4.根据权利要求1所述的区域矿产资源预测分析方法，其特征在于，所述张量演化建模包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的区域矿产资源预测分析方法，其特征在于，所述对每个地质单元内的物理参数进行特征提取包括以下步骤：
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