本書總結作者團隊在礦產資源潛力智能評價領域的階段性成果，重點介紹深度學習算法的基本原理，以及基于這些算法開展礦產資源潛力評價的具體實施細節，并介紹基于地質約束的深度學習模型構建的案例和基于計算機集群的深度學習模型的探索。此外，還展望礦產資源潛力智能評價未來的研究方向，包括數據與知識雙重驅動的大數據礦產資源潛力評價、礦產資源潛力評價知識圖譜構建和基于深度學習礦產資源潛力評價模型搭建等。

本書獲得國家科學技術學術著作出版基金資助。

【資料圖】

全書共13章。第1章介紹當前礦產資源潛力智能評價研究現狀；第2章介紹環境配置與樣本制作；第3～10章分別介紹卷積神經網絡、循環神經網絡、深度自編碼網絡、生成對抗網絡、深度信念網絡、深度強化學習、圖神經網絡和深度自注意力網絡的概念原理，以及基于上述網絡開展礦產資源潛力評價的具體實施步驟和案例；第11章介紹基于地質約束的深度學習模型開展地球化學異常識別和礦產資源潛力評價；第12章介紹基于計算機集群和卷積神經網絡的地質填圖；第13章進一步展望礦產資源潛力智能評價未來的研究方向。

本書概要

ISBN：9787030745293

內容簡介

本書緊扣人工智能和深地資源探測國際學術前沿，主要介紹礦產資源潛力智能評價的概念和深度學習算法基本原理，重點介紹基于深度學習開展礦產資源潛力評價的具體實施步驟，包括軟件環境配置、數據預處理、樣本制作、模型構建及參數調節與優化等。本書可為解決深度學習用于礦產資源潛力評價中面臨的訓練樣本少、模型構建難、可解釋性差等難題提供方案。同時，本書可使讀者在基于深度學習的礦產資源潛力智能評價方面快速入門，并能根據書中提供的實例，結合自己的數據開展礦產資源潛力智能評價。

讀者對象

本書既可作為礦產勘查科學研究及一線地質工作者的參考用書，也可作為深度學習及其應用與實踐相關專業學生的教材。

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摘自本書前言等，部分內容有刪改

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