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當前位置: 新聞在線> 最新動態   2019年6月11日 星期二  
 
基于模糊隸屬度的證據權法在地質調查中的應用
  更新時間: 2018/8/20 10:10:26
   

    在地質調查領域,空間數據挖掘方法是能夠通過采用某種數學模型,從海量地物化遙等空間數據中挖掘出決策信息的一項技術。使用該技術,從同一個空間數據集出發,針對不同的地質調查目標對象,可構建出不同的空間圖形(即綜合地質空間模式)。常見的基于模糊隸屬度機器學習方法的證據權法作為就是一種基于貝葉斯決策的空間數據挖掘方法。在地物化遙數據綜合處理上,引入模糊式識別中的最大隸屬度原則算法,通過機器學習,可有效地判斷地質對象的目標或地質體的空間模式。該方法在礦產資源潛力評價、地質災害危險性評價、生態環境脆弱性評價等方面已有廣泛的應用。
    數字地質調查系統(DGSS)研發了相應的綜合地質空間模式應用模塊和技術流程。將不同比例尺不同專業的空間數據轉換為統一空間尺度下的空間數據集進行組織,集成了基于模糊隸屬度機器學習方法的證據權法。
    在前期應用中,結合淺覆蓋區區調項目開展了方法試驗。針對大部分基巖被覆蓋的特點,將已知出露的地質體作為機器訓練樣本,應用地磁、化探等數據,利用最大隸屬度原則算法,選取證據因子與目標對象的最佳關系的特征數值,通過證據權法計算,構建了二疊紀花崗閃長巖巖體模式圖等9種地質體的地質空間模式。目的是幫助分析問題、解決問題。
    現將ppt、說明書等文檔共享,請各用戶結合實際情況試用,及時反饋。

附件1 DGSGIS證據權法過程(發展中心)20180725
附件2 DGSGIS_證據權法_操作手冊-20180725


   
 
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