本文關鍵詞： 投影尋蹤分類 實數(shù)編碼遺傳算法 化探數(shù)據(jù)處理 異常識別提取 云南個舊　出處：《吉林大學學報(地球科學版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了進行地球化學異常的識別與提取,針對化探數(shù)據(jù)的特點,本文提出了一種將高維降維技術——投影尋蹤分類(PPC)模型與實數(shù)編碼遺傳算法(RCGA)相結合的計算方法,分析了運用RCGA-PPC模型進行化探異常識別與提取的關鍵技術問題,并在MATLAB環(huán)境下開發(fā)了該方法的軟件應用模塊。以云南個舊地區(qū)水系沉積物地球化學數(shù)據(jù)為例,選取區(qū)域內Sn、Cu、Pb、Zn、As、Cd等主要成礦元素及與成礦關系密切的9種元素作為計算變量,利用RCGA-PPC模型對其進行處理和異常識別。研究表明:RCGAPPC模型中最佳投影值較高的地區(qū)與該區(qū)域實際礦床(點)吻合情況較好。該模型對化探異常的識別能力較強,是一種有效的化探多元素綜合異常識別與提取方法。
[Abstract]:In order to identify and extract geochemical anomalies and in view of the characteristics of geochemical data, this paper presents a calculation method which combines the high-dimensional reduced-dimension technique, projection pursuit classification (PPC) model, with real coded genetic algorithm (RCGA). This paper analyzes the key technical problems of geochemical anomaly identification and extraction using RCGA-PPC model, and develops the software application module of this method under the MATLAB environment. Taking the geochemical data of water system in Gejiu area of Yunnan Province as an example, In this paper, the main metallogenic elements, such as PbPbPbPbPbPbPbPbPbPbPbPbPb, and 9 elements closely related to mineralization, are selected as calculation variables in the region. The RCGA-PPC model is used to deal with and identify anomalies. The results show that the best projection value of the WRCGAPPC model is in good agreement with the actual ore deposits (points) in the region, and the model has a strong ability to identify geochemical anomalies. It is an effective method to identify and extract multi-element anomaly in geochemical exploration.
【作者單位】： 中山大學地球科學與工程學院;中山大學廣東省地質過程與礦產(chǎn)資源探查重點實驗室;中國地質大學(武漢)資源學院;中國地質大學地質過程與礦產(chǎn)資源國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(41502310) 廣東省自然科學基金博士啟動項目(2015A030310246)~~
【分類號】：P632

【參考文獻】

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1 陳永良;路來君;李學斌;;多元地球化學異常識別的核馬氏距離方法[J];吉林大學學報(地球科學版);2014年01期

2 肖長來;危潤初;梁秀娟;馬U，

本文編號：1553711